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¿Cómo puedo estimar la volatilidad de mi cartera con un estimador que requiere el máximo, el mínimo, la apertura, etc.?

He obtenido los rendimientos diarios de mi cartera $R^{port}_t$ utilizando una determinada estrategia.

Ahora quiero estimar la volatilidad realizada $\sigma^{port}_t$ utilizando los últimos 60 días. Una forma obvia de hacerlo es tomando la desviación estándar de los rendimientos diarios.

Sin embargo, quiero utilizar un estimador alternativo ( ver Yang Zhang ) que requiere como entrada los precios máximos y mínimos de apertura. ¿Cómo se puede aplicar este estimador para estimar la volatilidad de mi cartera?

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¿tienes las aperturas, los máximos y los mínimos intradiarios?

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De la serie temporal original sí, pero no de mi cartera sólo de los rendimientos diarios

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¿Por qué no implementar una ventana móvil de 4 periodos en la que siempre habrá una apertura, un máximo, un mínimo y un cierre? Por supuesto, esto tendría que reconocer la posibilidad de que la apertura y el cierre puedan ser el máximo y/o el mínimo. A continuación, podría promediar los errores para obtener una estimación de la varianza. Hay más maneras de pelar este gato... esta es sólo una idea.

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Muhammed Refaat Puntos 97

Hay varias maneras de abordar este problema.

Una posibilidad es transformar sus datos diarios de precio/rendimiento en datos semanales de apertura, máximo, mínimo y cierre. A continuación, puede calcular el estimador de la varianza de Yhang-Zhang u otro estimador de la varianza de OHLC adecuado (por ejemplo, Garman-Klass, etc.) según los enfoques canónicos.

Este planteamiento se enumera en este hoja de cálculo adjunta . En la hoja de cálculo, dados sólo los datos y fechas de cierre diarios, se construyó una serie semanal de OHLC. A continuación, se tomó el estimador YZ para todo el rango de datos.

Otra posibilidad es realizar un análisis de series temporales móviles, que puede ser más apropiado si se cree que la varianza es no estacionaria. He tenido éxito incorporando YZ en modelos de media móvil autorregresiva (ARMA), como los modelos de heteroskedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH). Para ello, se empieza por calcular el error YZ en cada intervalo.

Nota: No es probable que el estimador semanal YZ dé lugar a una estimación más eficiente que el estimador diario de cierre. Sin embargo, proporcionará una medida alternativa de la dispersión.

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¿Por qué transformarse en una apertura semanal? Todavía no veo la relación con los rendimientos de mi cartera.

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La transformación de la serie temporal es la única forma que conozco para extraer los puntos de datos de OHLC. El enlace proporcionado simplemente se refieren a una muestra de datos de precios - No tengo sus rendimientos de la cartera.

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YviDe Puntos 18
  • Le faltan los datos intradía para calcular un máximo o un mínimo intradía de su cartera.
  • El estimador de volatilidad Yang-Zhang requiere el máximo y el mínimo intradía.

La conclusión lógica sería que no se puede utilizar el estimador de Yang-Zhang para estimar la volatilidad de la cartera.

Debate

La idea en la que se basan Yang-Zhang y otros estimadores avanzados de la volatilidad es que los movimientos intradía proporcionan información adicional. Al utilizar esta información, generan estimaciones de volatilidad más precisas a partir del mismo número de días de datos.

Pero en tu situación, esencialmente no tienes información sobre los movimientos intradía de tu cartera, y por tanto no hay información intradía que añadir.

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Pero sí conoces el Máximo, el Mínimo y el Cierre

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@JohnAndrews De las acciones, pero no de la cartera, ¿no? Si tu cartera es 1 acción de Google, 1 acción de Apple. Cómo puedes averiguar cuál es el máximo intradía de tu cartera? No es el máximo de Google más el máximo de Apple porque los máximos pueden no haber ocurrido al mismo tiempo. Necesitas el recorrido intradiario completo de Google y Apple para obtener el máximo intradiario de tu cartera.

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Por lo tanto, la única volatilidad que puede estimar de su cartera es utilizando el Std Dev histórico. ¿Eso no puede ser correcto?

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