Jak można mierzyć zmienność w EUR JPY?

Bezpośrednia odpowiedź

Zmienność w EUR JPY można mierzyć, kwantyfikując, jak bardzo zmienia się kurs EUR/JPY w wybranym okresie. Pomiar zazwyczaj zaczyna się od szeregu czasowego wcześniejszych wartości EUR/JPY i przekształca zmiany cen w statystykę liczbową, taką jak zmienność stóp zwrotu lub średni „zakres” ruchu. Metody te opisują wybrany przez Ciebie okres w przeszłości, a nie przyszły kierunek.

Jak działa pomiar zmienności

Zmienność to opis zmienności. W FX najczęściej podejście polega na tym, że patrzy się, jak kurs zmienia się między kolejnymi znacznikami czasu, a następnie podsumowuje te zmiany.

Zdecyduj, jakie dane mierzysz

Wybierz cenę odniesienia (na przykład cenę środkową lub zamknięcia) oraz częstotliwość próbkowania (minutową, godzinową, dzienną).
Zakładaj, że masz sekwencję obserwowanych cen: (P_0, P_1, …, P_n) w czasie.

Przekształć ceny w stopy zwrotu Prosty wybór to logarytmiczne stopy zwrotu: (r_t = \ln(P_t / P_{t-1})). Logarytmiczne stopy zwrotu są addytywne w czasie, co ułatwia obliczenia.
Oblicz statystykę zmienności Standardową statystyką jest zmienność zrealizowana (historyczne odchylenie standardowe stóp zwrotu) w oknie:

(\sigma = \text{stdev}(r_1, …, r_n))
Możesz ją zannualizować, mnożąc przez czynnik zależny od tego, ile interwałów zwrotu mieści się w roku (wymaga to jednak jawnego założenia o liczbie interwałów).

Opcjonalnie: użyj miar opartych na zakresie Jeśli Twoje dane zawierają wartości najwyższe i najniższe dla każdego okresu, możesz mierzyć ruch za pomocą zakresów (na przykład koncepcji w stylu średniego true range). Nie opiera się to wyłącznie na stopach zwrotu, ale nadal zależy od tego, jak zdefiniowano i próbkowano wartości high/low.

Dowód lub przykład (z założeniami)

Wyobraź sobie, że chcesz zmierzyć „dzienną zrealizowaną zmienność” na podstawie dziennych zamknięć EUR/JPY.

Założenia:

Próbkujesz raz dziennie o tym samym czasie odniesienia.
Używasz logarytmicznych stóp zwrotu dzień po dniu.
Obliczasz zmienność na podstawie ostatnich (n) dni.

Przykładowa struktura:

Zbuduj stopy zwrotu: (r_t = \ln(P_t / P_{t-1})) dla każdego dnia w oknie.
Oblicz odchylenie standardowe: (\sigma = \text{stdev}(r_t)) na podstawie tych (n) stóp zwrotu.
Jeśli porównujesz definicje różnych okien, zachowaj spójność próbkowania i metody zannualizowania; w przeciwnym razie liczby nie będą bezpośrednio porównywalne.

Inny czytelnik mógłby wybrać notowania godzinowe zamiast dziennych zamknięć albo użyć innej ceny odniesienia. Te wybory zmieniają (P_t), zmieniają rozkład stóp zwrotu, a więc zmieniają mierzoną zmienność.

Ograniczenia i ryzyka

Pomiar zmienności ma istotne tryby awarii i ograniczenia:—

Błąd wynikający z okna i próbkowania Zmienność zależy od długości okna czasowego i częstotliwości próbkowania. Miara tygodniowa może być bardzo różna od miary trzymiesięcznej, nawet dla tego samego rynku.
Różnice w definicji danych Różne źródła mogą używać różnych cen odniesienia (mid vs. last, feed brokera vs. referencja w stylu giełdowym). Nawet niewielkie różnice definicyjne mogą przesuwać estymacje zmienności.
Efekty mikrostruktury (dla danych wysokiej częstotliwości) W bardzo krótkich interwałach pomiar może odzwierciedlać odbicie bid-ask, zmiany notowań lub inne efekty mikrostruktury rynkowej, zamiast „zmienności” o charakterze ekonomicznym. To ryzyko pojawia się przy porównywaniu badań o różnej ziarnistości.
Niestacjonarność Rynki walutowe zmieniają charakter w czasie (na przykład zmiany reżimu). Liczba zmienności policzona na podstawie przeszłego okresu może nie odzwierciedlać późniejszego okresu.
Koszty i realizacja nie są zawarte w statystyce Mierzona zmienność jest własnością obserwowanych zmian cen. Koszty transakcyjne, spready, poślizg i timing realizacji wpływają na to, jak wyglądałby wynik, ale nie są one uchwycone wyłącznie przez statystykę zmienności.

Weryfikacja lub kolejne pytanie

Aby zweryfikować pomiar zmienności dla EUR JPY, niezależnie sprawdź cztery punkty:

Dane wejściowe: cena odniesienia i częstotliwość próbkowania użyte do zbudowania szeregu czasowego.
Reguła obliczeń: czy użyto zmienności stóp zwrotu, miar zakresu, czy innej statystyki.
Definicja okna: dokładna długość lookback i wszelkie założenia dotyczące zannualizowania.
Interpretacja: czy liczba ma opisywać zmienność z przeszłości wyłącznie dla tego konkretnego okna.

Jeśli powiesz mi, jaką częstotliwość danych i okno czasowe chcesz (na przykład dziennie dla ostatnich 90 dni albo godzinowo dla ostatniego miesiąca), mogę opisać kroki obliczeniowe i potrzebne założenia, aby dało się to odtworzyć—bez używania tego jako sygnału.