Co oznacza „zmienność w spreadach par”
Spready par to różnica między ceną kupna i sprzedaży dla danej pary walutowej w danym momencie. „Zmienność w spreadach par” opisuje, jak silnie ten spread waha się w czasie. Jest to miara zmienności: nie mówi, czy spready w najbliższym czasie będą się rozszerzać czy zawężać.
Aby ją mierzyć, zacznij od zdefiniowania, co traktujesz jako wartość spreadu oraz w jakich momentach ją rejestrujesz. Na przykład możesz próbkować spread co minutę, co godzinę albo na koniec każdego dnia. Zmierzona zmienność będzie się zmieniać wraz z tym interwałem próbkowania.
Wybory pomiaru: kwantyfikuj zmienność, nie kierunek
Prosty sposób na pomiar zmienności spreadu polega na obliczeniu statystyk na podstawie szeregu czasowego zaobserwowanych wartości spreadu.
1) Odchylenie standardowe (typowa zmienność)
Załóż, że masz obserwacje spreadu (s_1, s_2, …, s_N) w wybranym oknie czasowym, próbkowane w stałym interwale. Oblicz średnią (\bar{s}), a następnie odchylenie standardowe:
[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N}(s_i-\bar{s})^2} ]
Interpretacja: większe (\sigma) oznacza, że spread w oknie zmienia się bardziej względem swojej średniej.
2) Zmienność w ruchomym oknie (jak zmienia się stabilność)
Zamiast jednego (\sigma) dla całego okna, oblicz (\sigma) dla krótszych, przesuwanych segmentów (na przykład dla ostatnich 30 minut lub ostatnich 10 godzin handlowych). Daje to profil zmienności, który może pokazywać zmiany reżimu.
Założenie: ruchome okna używają tego samego interwału próbkowania i tej samej definicji spreadu w całym szeregu.
3) Zakres i zmiany procentowe (odporność na wartości odstające)
Dwie prostsze alternatywy to:
- Zmienność zakresu: (\max(s_i)-\min(s_i))
- Zakres procentowy: ((\max(s_i)-\min(s_i))/\text{reference})
Musisz podać wartość referencyjną. Użycie minimum, średniej lub wartości z końca okna zmienia liczbę i interpretację. Miary zakresu mogą być wrażliwe na skoki, więc z zasady możesz preferować miary oparte o medianę, ale wtedy potrzebujesz jasnej definicji.
4) Moment(y) wysokie/niskie spreadu (skupienie na rozkładzie)
Możesz też mierzyć zmienność spreadu, wykorzystując kwantyle (np. rozstęp międzykwartylowy między 25. i 75. percentylem spreadów). To skupia się na „typowej” zmienności spreadu i zmniejsza wrażliwość na skrajne ruchy.
Mechanizm: dlaczego pomiar zależy od danych i kosztów
Nawet jeśli definicja spreadu jest prosta, obserwowany szereg czasowy może się różnić w zależności od następujących zmiennych czynników:
- Źródło danych/dostawca strumienia: różne notowania mogą dawać różne obserwacje spreadu.
- Reguła próbkowania: seria spreadów „próbkowana co minutę” pomija rozszerzenia spreadu zachodzące w ułamkach minuty.
- Realizacja i timing: spready mogą się różnić między wyświetlanymi notowaniami a tym, co faktycznie zostało zrealizowane.
- Efekty pory dnia: zmienność może się grupować wokół konkretnych godzin rynkowych.
Aby utrzymać sensowność pomiaru, oddziel stabilny mechanizm od zmiennych warunków. Stabilny mechanizm to „spread w czasie (t) minus spread w czasie (t)”. Zmiennymi częściami są to, jak docierają notowania, jak często je próbkować oraz czy twoje pojęcie „spreadu” obejmuje dodatkowe komponenty w twoim zbiorze danych.
Dowód lub przykład (z jawnymi założeniami)
Załóż, że rejestrujesz wartości spreadu w pipach co 10 minut przez jeden tydzień. Otrzymujesz (N) obserwacji (s_i).
- Oblicz odchylenie standardowe (\sigma) dla całego tygodnia.
- Następnie oblicz (\sigma) dla każdego przesuwanego okna 1-dniowego.
Jeśli (\sigma) dla całego tygodnia jest wysokie, ale (\sigma) dla większości dni w oknie 1-dniowym jest niskie, oznacza to, że sporadycznie występują krótkie okresy nienaturalnie szerokich lub niestabilnych spreadów. Z kolei jeśli oba są wysokie przez większość dni, spready są trwale zmienne.
Ten przykład mierzy zmienność, nie kierunek. Wysokie (\sigma) nie oznacza, że zaobserwujesz rozszerzanie w następnym kroku; jedynie podsumowuje, jak bardzo widziałeś, że spready się poruszały w mierzonym oknie.
Ograniczenia i ryzyka (co może się nie udać)
Co najmniej jedno istotne ograniczenie polega na tym, że zmienność spreadu nie jest cechą stabilną.
- Zmiany reżimu: historyczna zmienność może się zmieniać, gdy zmieniają się warunki płynności lub struktura rynku.
- Efekty mikrostruktury rynku: krótkie, szybkie epizody rozszerzania mogą zostać pominięte lub przeszacowane w zależności od interwału próbkowania.
- Różnice między dostawcami: dwa źródła mogą pokazywać różne serie spreadów nawet dla tej samej pary, więc liczby zmienności nie są automatycznie porównywalne.
- Ukryte efekty kosztów: niektóre zbiory danych lub konwencje raportowania mogą odzwierciedlać więcej niż samą, czystą różnicę bid-ask, którą zamierzałeś mierzyć, w zależności od tego, jak zbudowany jest feed.
Tryb awarii: mieszanie definicji.