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2018年10月10日 星期三

財演算法 - 蔡嘉民 2018年10月10日

財演算法 - 蔡嘉民 2018年10月10日


【財演算法】量化波幅指數異象 揭示大跌時機2(蔡嘉民)

2018-10-9 8:00:48


上一次專欄提到我地可以使用波幅指數(VIX)嘅異象去估計大市幾時有機會出現大跌,因為波幅指

數係反映緊期權嘅引伸波幅(IV),亦即係投機者對期權嘅需求,而多數期權炒家都係機構投資者居



多,所以波幅指數有機會可以俾倒關於大市方向嘅提示。

回溯測試當中,一共用左8年嘅歷史數據,大市方面就用左標普500指數ETF做基準。首先喺測試中

會用到60日,即係1季嘅數據去做一個推移 (Rolling) 嘅回歸分析 (Regression) ,計算理論上大市變動

幾多,波幅指數應該點樣變動。例如最近,如果採用線性迴歸(Linear regression)分析,9月尾嘅數

字顯示,理論上波幅指數嘅變動應該係 — 指數變動乘-8.6再加0.0056。例如9月20日,標普指數上

升左0.8%,理論上波動指數應該下跌。不過當日波幅指數不跌反升,升左0.4%。如果運用公式,

波幅指數理論上應該下跌6.35%,因為0.8%乘-8.6再加0.0056。喺呢一日,波幅指數同理論值偏差

左足足7個百分比。呢個情況,就會成日一個出現異象嘅日子。

下一步,測試之中就要計一計算出現異象嘅頻率有幾高。喺簡單測試之中,隨意挑選咗過去2個月

作為計算嘅範圍,如果過去40個交易日內,波幅指數高過理論值嘅日數超過或者等於25日的話,

大市就有機會面臨調整。
歷史數據中,2011年7月25出現過,隨後1個月內標普500指數急跌最少16%;另一次喺2015年12月

15日出現,隨後大約1個月急跌8.9%;最近一次係2018年1月3日,隨後1個月左右時間跌4.7%。不

過訊號出現後,指數繼續有一段時間創新高。
除左成功例子之外,失敗例子亦有。2016年3月31有出現,不過1個月後指數幾乎無變動。

總括而言,呢個係一個唔錯嘅策略,之不過應該用嚟作為一個平好倉嘅輔助策略,多於一個提示出

手沽空嘅訊號。另外,市場本質有變化,同一個參數未必由8年前到依家一直奏效,所以仍然有好

大空間去做一啲參數嘅優化(Optimization)同改進!

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