波动率指标有哪些(通达信hisv波动率指标)

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• 什么是波动率指数
• 波动率指标？
• 波动率是什么
• 什么是外汇波动率指标
• 股票波动率指标是哪个
• 通达信hisv波动率指标

Q1：什么是波动率指数

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摘要

在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。

高频数据的处理

在本节中，我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤：（i）清理和（ii）数据聚合。

> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7

高频数据的汇总

通常不会在等间隔的时间点记录价格，而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。

最受欢迎的方法是按照时间汇总，它通过获取每个网格点之前的最后价格来将价格强制为等距网格。

> # 加载样本价格数据> data("sample");> # 聚合到5分钟的采样频率：> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420> # 聚合到30秒的频率：> tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670

在上面的示例中，价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间网格。此外，aggregates函数内置于所有已实现的度量中，可以通过设置参数align.by和align.period来调用该函数。在这种情况下，首先将价格强制等间隔的常规时间网格，然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。这样做的优点是，用户可以将原始价格序列输入到实际度量中，而不必担心价格序列的异步性或不规则性。

带有时间和波动率计算的价格示例：

> #我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据：> #汇总到一分钟：> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新时间聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));> #计算跳跃鲁棒的波动性指标> #基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量> #基于非同步数据：

实际波动性度量

高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性（Andersen等，2003）。实际上，单变量波动率估计的主要挑战是应对（i）价格的上涨和（ii）微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。

下面的示例代码说明了日内周期的估计：

> #计算并绘制日内周期> head(out);                          returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941

波动性预测

学术研究人员普遍认为，如果进行适当的管理，对高频数据的访问将带来优势，可以更好地预测未来价格变化的波动性。早在2003年Fleming等人（2003年）估计，投资者将愿意每年支付50到200个点，来预测投资组合绩效的收益，这是通过使用高频收益率而不是每日收益率来进行波动率预测的。

尽管HAR和HEAVY模型的目标相同，即对条件波动率进行建模，但它们采用的方法不同。HAR模型专注于预测收盘价变化。HAR模型的主要优点是，它易于估计（因为它本质上是一种可以用最小二乘方估计的线性模型）， HEAVY模型的主要优点在于，它可以模拟收盘价和收盘价的条件方差。此外，HEAVY模型具有动量和均值回归效应。与HAR模型相反，HEAVY模型的估计是通过正态分布的最大似然来完成的。接下来的本文更详细地介绍HAR模型和HEAVY模型，当然还要讨论并说明如何使用高频收益率来估计这些模型。

HAR模型

示例

将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数，我们加载每日实际波动率。

> #每天获取样本实际波动率数据> DJI_RV = realized$DJI; #选择 DJI> DJI_RV = DJI_RV[!is.na(DJI_RV)]; #删除缺失值

第二步，我们计算传统的异构自回归（HAR）模型。由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型，因此也可以通过以下方式实现：harModel函数的输出是lm的子级harModel lm，线性模型的标准类。图绘制了harModel函数的输出对象，水平轴上有时间，在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率（此分析是在样本中进行的，但是模型的估计系数可以显然用于样本外预测）。从图的检查中可以清楚地看出，harModel可以相对快速地拟合波动水平的变化，

[1] "harModel" "lm"> x;Model:RV1 = beta0 + beta1 * RV1 + beta2 * RV5 + beta3 * RV22Coefficients:beta0 beta14.432e-05 1.586e-01r.squared adj.r.squared0.4679 0.4608> summary(x);Call:"RV1 = beta0 + beta1 * RV1 + beta2 * RV5 + beta3 * RV22"Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-0.0017683 -0.0000626 -0.0000427 -0.0000087 0.0044331Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)beta0 4.432e-05 3.695e-05 1.200 0.2315beta1 1.586e-01 8.089e-02 1.960 0.0512 .beta2 6.213e-01 1.362e-01 4.560 8.36e-06 ***beta3 8.721e-02 1.217e-01 0.716 0.4745---Signif. codes: 0 ^a˘ A¨ Y***^a˘ A´ Z 0.001 ^a˘ A¨ Y**^a˘ A´ Z 0.01 ^a˘ A¨ Y*^a˘ A´ Z 0.05 ^a˘ A¨ Y.^a˘ A´ Z 0.1 ^a˘ A¨ Y ^a˘ A´ Z 1Residual standard error: 0.0004344 on 227 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.4679, Adjusted R-squared: 0.4608F-statistic: 66.53 on 3 and 227 DF, p-value: < 2.2e-16

HARRVCJ模型拟合

估计harModel的更复杂版本。例如，在Andersen等人中讨论的HARRVCJ模型。可以使用示例数据集估算，如下所示：

> data = makeReturns(data); #获取高频收益数据> xModel:sqrt(RV1) = beta0 + beta1 * sqrt(C1) + beta2 * sqrt(C5) + beta3 * sqrt(C10)+ beta4 * sqrt(J1) + beta5 * sqrt(J5) + beta6 * sqrt(J10)Coefficients:beta0 beta1 beta2 beta3 beta4 beta5-0.8835 1.1957 -25.1922 38.9909 -0.4483 0.8084beta6-6.8305r.squared adj.r.squared0.9915 0.9661

最后一个示例是仅将日内收益作为输入就可以估算的一种特殊类型HAR模型。

HEAVY模型

将HEAVY模型拟合到道琼斯工业平均指数。第一步，我们加载道琼斯工业平均指数。然后，我们从该库中选择每日收益和每日实际核估计（Barndorff-Nielsen等，2004）。现在，作为HeavyModel输入的数据矩阵的第一列为收益率，第二列为Realized Kernel估计值。我们进一步将参数设置为采样期内日收益率和平均实际核估计方差。现在，我们来估算HEAVY模型。根据模型的输出，图绘制了由模型中的第二个方程式估算的条件方差。

> # heavy模型在DJI上的实现:> returns = returns[!is.na(rk)]; rk = rk[!is.na(rk)]; # 删除NA> startvalues = c(0.004,0.02,0.44,0.41,0.74,0.56); #初始值> output$estparams[,1]omega1 0.01750506omega2 0.06182249alpha1 0.45118753alpha2 0.41204541beta1 0.73834594beta2 0.56367558

流动性

交易量和价格

交易量和价格通常作为单独的数据对象提供。对于许多与交易数据有关的研究和实际问题，需要合并交易量和价格。由于交易量和价格可能会收到不同的报告滞后影响，因此这不是一个简单的操作（Leeand Ready 1991）。函数matchTradesQuotes可用于匹配交易量和价格。根据Vergote（2005）的研究，我们将价格设置为2秒作为默认值。

流动性衡量

可以使用函数tqLiquidity根据匹配的交易量和价格数据计算流动性指标。表中计算了主要实现的流动性衡量指标，并且可以用作函数tqLiquidity的参数。

以下示例说明了如何：（i）匹配交易和报价，（ii）获取交易方向，以及（iii）计算流动性衡量指标。

> #加载数据样本> #匹配交易量和价格数据> tqdata = matchTradesQuotes(tdata,qdata);> #在tqdata中显示信息> colnames(tqdata)[1:6];[1] "SYMBOL" "EX" "PRICE" "SIZE" "COND" "CORR"> #根据Lee-Ready规则推断的交易方向> #计算有效价差> es = tqLiquidity(tqdata,type="es");

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Q2：波动率指标？

波动率（Volatility）作为一个重要的统计名词，一般用来衡量标的资产价格或投资回报率波动的剧烈程度。而波动率指数（Volatility Index），则是通过一定的计算方法得到的衡量市场波动性风险的指标。不过需要特别指出的是，波动率指数本身并没有上涨或下跌的区分，它所反映的只是未来市场向上波动或向下波动的强度。

一般而言，波动率指数主要通过标的指数期权的隐含波动率计算得来如果标的指数期权的隐含波动率越高，则波动率指数相应越高；反之如果标的指数期权的隐含波动率越低，则波动率指数则越低。

Q3：波动率是什么

期权波动率或许大部分投资者都听说过，但要具体说什么是期权波动率？大部分期权新手还是不太懂，简单的说，波动率就是标的资产价格波动的剧烈程度，价格波动越剧烈期权成为实值的概率越大，那么什么是期权的波动率？波动率有什么用？

来源百度：财顺期权

期权的波动率是金融资产价格的波动程度，是对资产收益率不确定性的衡量，用于反映金融资产的风险水平。当然，50ETF期权波动率一般用来衡量50ETF这个指数的波动情况，也就是说，当50ETF或者上证50指数涨跌幅变化较大时，其波动率就会增加，反之，其波动率就会降低。

Q4：什么是外汇波动率指标

外汇交易中有些波动率指标会随时间变化而发生剧烈变动，而另一些指标则相对比较平稳，交易者可以根据自己的情况进行选择。此外，有些外汇波动率指标的计算包含了过去时间窗口的所有数据点，而另一些则只包含了一部分点的数据，因此建议交易者选择计算数据点更多波动率指标，这样准确率会更高。

外汇波动率指标的作用是用来描述汇价运行过程中变动的速度和幅度。这样交易者可以用来分析外汇市场在某一段特定时期的变化，因此外汇波动率指标可以说是一种市场价格分散度或变动状态的度量指标。

一般常见的外汇波动率测度指标有多种类型，常见的是通过最高价和最低价衍生得到的价格波动区间，还有的是价格围绕趋势线的分散程度、历史波动率以及由期权定价反推出来的隐含波动率。

英为财情提供了实用的工具来计算外汇波动网页链接

Q5：股票波动率指标是哪个

股票的波动率指标一般是历史波动率和隐含波动率。历史波动率：通过一个计算标准差的公式对标的工具在过去价格变化快慢进行衡量；隐含波动率：只与期权有关，是期权市场对标的物在期权生存期内即将出现的统计波动率的预测。投资者可以计算和比较两种波动率，然后分析出对未来价格趋势的预估，但是对专业要求相对较高。

拓展资料：波动率分类：

1、实际波动率，实际波动率又称作未来波动率，它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。或者说，实际波动率是无法事先精确计算的，人们只能通过各种办法得到它的估计值。

2、历史波动率，历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率，它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据（即St的时间序列资料）反映。这就是说，可以根据{St}的时间序列数据，计算出相应的波动率数据，然后运用统计推断方法估算回报率的标准差，从而得到历史波动率的估计值。显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移而变化，则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。

3、预测波动率，预测波动率又称为预期波动率，它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果，并将其用于期权定价模型，确定出期权的理论价值。因此，预测波动率是人们对期权进行理论定价时实际使用的波动率。这就是说，在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。需要说明的是，预测波动率并不等于历史波动率，因为前者是人们对实际波动率的理解和认识，当然，历史波动率往往是这种理论和认识的基础。除此之外，人们对实际波动率的预测还可能来自经验判断等其他方面。

Q6：通达信hisv波动率指标

SHORT：=5;

LONG：=20;

VIX_INNER：=(HIGH-LOW)/REF(CLOSE，1)×100×SQRT(1);{隐含波动率}

VIX_SHORT：STD(LN(CLOSE)，SHORT)×100×SQRT(256)+VIX_INNER;{短期波动率}

VIX_LONG：STD(LN(CLOSE)，LONG)×100×SQRT(256)+VIX_INNER;{长期波动率}

DIFF：VIX_SHORT-VIX_LONG，COLORSTICK。

拓展资料 ：

波动率，简单的说，就是一种经济形态，它倒底是如何波动，波动的结构倒底是如何进行的实质类问题。和桌子上摆放的苹果，是通过色，香，味，状来表达自己的存在一样，波动率的概念是对波动这样一种实体进行抽象和表达。

因为它的存在实际上到了最后，是一种自然率，(不可思议的几何率)，故而，称之为"波动率".波动率的意思，重点放在了波动体的结构上。

波动率是标的资产投资回报率的变化程度的度量。从统计角度看，它是以复利计的标的资产投资回报率的标准差。从经济意义上解释，产生波动率的主要原因来自以下三个方面:

1、宏观经济因素对某个产业部门的影响，即所谓的系统风险;

2、特定的事件对某个企业的冲击，即所谓的非系统风险;

3、投资者心理状态或预期的变化对标的价格所产生的作用。

但是，无论原因如何，波动率总是一个变量。

实际波动率又称作未来波动率，它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。或者说，实际波动率是无法事先精确计算的，人们只能通过各种办法得到它的估计值。

历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率，它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据(即St的时间序列资料)反映。这就是说，可以根据{St}的时间序列数据，计算出相应的波动率数据，然后运用统计推断方法估算回报率的标准差，从而得到历史波动率的估计值。显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移而变化，则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。

预测波动率又称为预期波动率，它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果，并将其用于期权定价模型，确定出期权的理论价值。因此，预测波动率是人们对期权进行理论定价时实际使用的波动率。这就是说，在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。

需要说明的是，预测波动率并不等于历史波动率，因为前者是人们对实际波动率的理解和认识，当然，历史波动率往往是这种理论和认识的基础。除此之外，人们对实际波动率的预测还可能来自经验判断等其他方面。

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