期货波动率指数（期货怎么看波动率）

东方财富怎么看恐慌指数vix

报道新闻说，近期美股开始大跌，然后它带动了众多金融市场与相关资产大跌，那么这个时候我们应该把什么作为最后的避风港湾呢？那么就是恐慌指数vix。这个指数往往能帮助我们躲避市场的大跌。通过该指数，人们可以了解市场对未来30天市场波动性的预期(因为在波动率发生之前，所以只有对市场的期待值)。

拓展资料

恐慌指数

1、恐慌指数是芝加哥期权期货交易所所推出的一个指数，它的目的是对即将发生的 *** 提出预警。由于VIX通常用来评估未来风险，因此这个波动率指数也被人们称为恐慌指数。近期随着美股的大跌，这一指数已经是连续翻倍了，所以它已经成为市场上的避风港。 恐慌指数的走势基本上和市场上个股的走势相反，当它越高的时候，那就意味着投资人预期未来指数波动将加剧。

2、 反之，当它开始走弱的时候，这也表示投资人预期未来指数波动将趋缓，指数也将陷入下跌盘整期。它的上涨反应了绝大多数投资者对未来的看法，即它越涨，那么市场大跌就越严重。 总的来说，恐慌指数vix和它名字所代表的意思基本是一致的。它的上涨往往都是和市场有着密切的关系，即整体走势和市场相反，而且市场越恐慌，它就越能涨。

3、VIX是通过标准普尔500指数期权价格计算出来的。从著名的Black-Scholes期权定价模型中我们知道，可以通过期权的市场价格计算其标的资产的隐含波动率。在VIX指数的计算中，期权价格是标准普尔500指数期权价格。当然，以此类推，我们可以从黄金期权价格中推算黄金市场波动率，或从原油期权价格中推算原油市场波动率。 VIX指数之所以被称为恐慌指数，是因为当美股大跌时，标普500指数的看跌期权的价格会大涨，所以期权的隐含波动率也会比通常时候高很多。

恐慌指数vix是什么

VIX全名是芝加哥期权交易所波动率指数(Chicago Board Options Exchange Volatility Index)，用以衡量SP 500指数未来30日的预期年化波动率，通常可使用SP 500指数的近月及邻月认购/认沽期权价格计算得出。2015年6月26日，上海证券交易所发布了中国自己的VIX指数——中国波指(iVIX)，编制 *** 与VIX相似。

拓展资料：

VIX 指数 (Volatility Index) 即「波动率指数」，也被人们称为“恐慌指数”(fear index，或investor fear gauge)。是由芝加哥期权交易所【Chicago Board Options Exchange (CBOE)】在 1993 年推出，用以反映 SP 500 指数期货的波动程度测量未来三十天市场预期心理的变化情形。 VIX 指数每日计算，根据传统的SPX指数期权价格和其隐含波动率的水准计算的，计算 *** 十分复杂。因为VIX指数可以衡量市场情绪，评估未来风险，市场也称它为「恐慌指数」，了解VIX指数与标普500指数呈相反表现的原因是很重要的。

VIX指数在熊市环境有上行的倾向，在牛市则倾向下跌或维持稳定。这是因为VIX指数是根据隐含波动率计算的，在长期看涨的股市中，其隐含波动率低。 当期权需求强劲时，隐含波动率就会上升，这通常发生在标普500指数下跌的期间；看涨的投资者会迅速为其投资组合买入看跌期权。 当标普500指数走高时，期权的需求下降，VIX指数受此影响下行。但近几年VIX指数从一项衡量市场波动性的指标变成一项可以通过期货、股票和期权交易所交易的资产类别，而交易VIX指数期货本身将令其波动加剧。

看出标普500指数和VIX指数之间存在着强烈的负相关关系。股市暴跌导致VIX指数飙升。在过去10年中，两者的负相关性超过-70%。 投资者可以用VIX指数识别市场的变化，尤其是VIX交投在底部的时候。当股市逐步走高时，VIX指数将逐渐下行至整固状态，此时VIX指数处于非常低的水准，因投资者认为没必要通过期权对冲来减少损失，暗示市场处于自满的状态；但是这种状态可以持续很长的时间，所以用VIX指数处于低位作为卖出信号基本无效。 然而，当标普500指数下跌时，投资者会迅速买入看跌期权，推高了VIX指数。一般而言，当市场下跌时投资者往往会反应过度，因此VIX指数被称为恐慌晴雨表。

什么是波动率指数

原文链接：

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，高频时代采用了更先进的技术，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 *** 都依赖等实际间隔的收益。有几种 *** 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。

更受欢迎的 *** 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 *** 。

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 *** 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更大似然来完成的。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。之一步，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输入的数据矩阵的之一列为收益率，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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