长期期货波动率指数（市场波动率指数）

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VIX指数（Chicago Board Options Exchange Volatility Index，芝加哥期权交易所波动率指数），又称市场恐慌指数，用于反映标普500指数期货的波动率，衡量未来30年市场的预期波动率天。它通常用于评估未来的风险。因此，它也被称为恐慌指数。

VIX指数虽然反映了未来30天的波动程度，但以年化百分比表示，出现在正态分布的概率中。例如，如果 VIX 指数为 15，则表示预期年波动率为 15%，因此未来 30 天预期波动率的标准差为 4.33%，即标普 500 指数的概率为30天内在正负4.33%以内波动的概率为68%（正态分布正负一个标准差覆盖的概率为68%，正负两个标准差覆盖的概率为95%）。换句话说，30 天后，标准普尔 500 指数最多有 68% 的机会在 4.33% 以内上涨或下跌。 VIX 指数本身不能交易。但是，交易者可以使用 VIX 期权和 VIX 期货。 ETF上涨后，出现看好VIX的vxx和uvxy ETF。那么ETF空头VIX是XIV。

这里需要注意的是，很多投资者经常选择vxx或uvxy作为做空或对冲工具，因为市场的大幅下跌往往伴随着VIX的大幅上涨。在大多数情况下，这种策略不是问题。但是，在选择这些工具之前，必须明确的是，波动性的上升通常是市场对未来的强烈不确定性。一旦确定了不确定性，即使市场继续下跌（当然幅度不是很大），做多VIX也无法完美达到做空市场的目标。换句话说，vxx和uvxy在市场最悲惨的下跌开始时具有非常爆炸性的卖空效应，仅此而已。这也解释了我们经常看到的一个问题：为什么市场下跌了，而VIX却没有上涨多少。 此外，vxx 和 uvxy 两个 ETF 有一个天然的缺陷。他们跟踪 VIX 短期期货的趋势。期货有到期日。当它们到期时，它们必须翻转。过去一年，VIX基本上徘徊在历史低点。因此，不断的翻转会导致 vxx 和 uvxy 的恒定值磨损。

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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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。

波动率指数的指数

在周昆教授与姜万军教授及李婧睿的研究论文(Does VIX Truly Measure Return Volatility?)中，他们从理论与实证的角度证明，在没有假设条件的一般情况下，芝加哥期权交易所(CBOE)的波动率指数(VIX)显著低估了市场实际的波动状况。 尤其是,市场波动越大，低估的情况越严重。 这对购买VIX金融商品的投资人造成不容忽视的负面影响。

经由严谨的数学推导，周教授等证实造成VIX偏差的原由乃是第三阶动差，因为VIX事实上是一群不同阶层动差(moments)的线性组合，并非单纯的波动系数。当系统风险增大，看空股市的投资人增多，第三阶动差呈现负值。换言之，股市波动越大，三阶动差的负值越高。受到此负值的冲击，VIX因此低估了实际的市场波动。

为要解决VIX的严重缺失，周教授等提出另外一种的计算公式,名为广义波动率指数(Generalized Volatility Index, GVIX)。GVIX是完全依据波动系数的定义直接导证而来，无须假设条件。如同VIX, GVIX 也是一个前瞻指数，却不受任何高阶动差的影响。因此，GVIX可以充分表述市场的真实波动。GVIX指数商品(如期货，期权，或ETF等)更可提供投资人较精准的避险工具。

东方财富怎么看恐慌指数vix

VIX指数在股市承压时表现出类似极端行为可能是一个及时的信号，可用来确定投资者在当下有无对股市的下跌反应过度，之后股市可能就要出现反弹甚至是构筑长期上涨趋势的底部，继而找出投资机会。贸易导致环球金融市场哀声连连。此次的风眼起源于美国，所以，我们应把焦点集中在美国。美国金融市场有着名的VIX 恐慌指数，可以用来量度风险，也可以藉它管理风险。 对于许多美股投资者而言，相信对于VIX并不陌生，甚至不少人还能通过交易VIX来实现获利。

拓展资料：

1、 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。

2、 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。

3、 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

什么软件有交易者指数（TRIN）波动率指数(VIX)

大参考就有交易者指数（TRIN）波动率指数(VIX)

交易者指数（TRIN）

利用股票指数和期货合约来进行。指数种类很多，以美国为例主要有标准·普尔混合指数、道—琼斯平均指数、纽约证券交易所混合指数等。它们分别以不同的样本为基础计算而成，数值都不一样，故各交易所都必须明确规定交易使用指数的种类。每份合约都是标准化的，其价格都是按照一个基数乘以指数来计算。

波动率指数VIX:

是由CBOE（芝加哥期权交易所）在1993年所推出，是指数期权隐含波动率加权平均后所得之指数。

注：恐慌指数 = 芝加哥期权交易所VIX指数（CBOE Volatility Index）

VIX（Volatility Index）波动率指数

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