vix搭配portfolio的策略? - 股票

By Una
at 2019-08-23T16:25
at 2019-08-23T16:25
Table of Contents
※ 引述《davidwales (cluster)》之銘言:
: 最近念投資組合有個靈感
: 有一個公式如下
: 假定給定歷史的covariance matrix(dim: N)
: 我可以用以下公式 ω* = (Ω^-1 Ⅰ ) / Ⅰ^T Ω^-1
: ω* 是最佳投資組合的 weights vector
: Ω 是 ex post的 共關聯矩陣
: Ⅰ^T = (1 1 .....1) 共 N個 1
: 如果要預測未來的市場投資組合 勢必要知道 未來的 Ω的演化方程式
: 不知道 VIX有可能用來推測Ω未來30天怎麼變化?
: VIX 是從期貨推來的
: 應該也會有個期貨的 Ω吧??
: 故有此疑問
: 感謝解惑和討論!!!
: m(_ _)m
其實你這想法還不錯
但是來股板問這個等同於去八卦板討論女權一樣
這裡大家只想看明天會漲的股票la
不過還是根據我經驗與拙見給你參考
假定有n個資產 SP500 中期國債 新興市場 歐洲股市 公司債等等
VIX只是SP500的隱含波動度喔 1維的東西 要去預測(nxn)/2的維度 不可能的
(因為共變異矩陣是對稱的,有重複)
那你試試看用歷史的VIX資料 從連續變數轉為類別 歸類成3個區間 低 中 高
怎麼切 最簡單就用百分位數切
然後去看屬於低區間的各資產日報酬的共變矩陣
再去看中區間的、再來高區間的 我相信應該會有不一樣的行為
那你就可以用這個東西做為一個估計
但我記得Mean-Variance架構最敏感的是對各資產mean的估計
只要差一點點,權重會差很多
共變關係的差異比較還好
所以你還是mean估準一點比較重要吧
--
: 最近念投資組合有個靈感
: 有一個公式如下
: 假定給定歷史的covariance matrix(dim: N)
: 我可以用以下公式 ω* = (Ω^-1 Ⅰ ) / Ⅰ^T Ω^-1
: ω* 是最佳投資組合的 weights vector
: Ω 是 ex post的 共關聯矩陣
: Ⅰ^T = (1 1 .....1) 共 N個 1
: 如果要預測未來的市場投資組合 勢必要知道 未來的 Ω的演化方程式
: 不知道 VIX有可能用來推測Ω未來30天怎麼變化?
: VIX 是從期貨推來的
: 應該也會有個期貨的 Ω吧??
: 故有此疑問
: 感謝解惑和討論!!!
: m(_ _)m
其實你這想法還不錯
但是來股板問這個等同於去八卦板討論女權一樣
這裡大家只想看明天會漲的股票la
不過還是根據我經驗與拙見給你參考
假定有n個資產 SP500 中期國債 新興市場 歐洲股市 公司債等等
VIX只是SP500的隱含波動度喔 1維的東西 要去預測(nxn)/2的維度 不可能的
(因為共變異矩陣是對稱的,有重複)
那你試試看用歷史的VIX資料 從連續變數轉為類別 歸類成3個區間 低 中 高
怎麼切 最簡單就用百分位數切
然後去看屬於低區間的各資產日報酬的共變矩陣
再去看中區間的、再來高區間的 我相信應該會有不一樣的行為
那你就可以用這個東西做為一個估計
但我記得Mean-Variance架構最敏感的是對各資產mean的估計
只要差一點點,權重會差很多
共變關係的差異比較還好
所以你還是mean估準一點比較重要吧
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By Olivia
at 2019-08-28T03:33
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at 2019-08-28T21:59
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at 2019-08-30T03:30
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By Frederica
at 2019-09-02T10:52
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By Poppy
at 2019-09-03T08:35
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By Skylar DavisLinda
at 2019-09-05T18:52
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By Freda
at 2019-09-06T23:12
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By Kelly
at 2019-09-07T02:31
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By Mia
at 2019-09-08T16:46
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By Audriana
at 2019-09-12T12:10
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By Ina
at 2019-09-16T11:09
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By James
at 2019-09-17T12:43
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at 2019-09-18T04:46
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at 2019-09-20T11:57
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at 2019-09-21T22:35
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