Пластичность волатильности:Приложение:Моделирование блуждания — различия между версиями

Материал из synset
Перейти к: навигация, поиск
м (Защищена страница «Пластичность волатильности:Приложение:Моделирование блуждания» ([edit=sysop] (бессрочно) [move=sysop] (бессрочно)))
 
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
 
{| width="100%"   
 
{| width="100%"   
  | width="40%"|[[Пластичность_волатильности|Оглавление]] <<  
+
  | width="40%"|[[Пластичность_волатильности:Приложение:Меры волатильности|Приложение: Меры волатильности]] <<  
 
  ! width="20%"|[[Пластичность волатильности|Оглавление]]  
 
  ! width="20%"|[[Пластичность волатильности|Оглавление]]  
  | width="40%" align="right"| >> [[Пластичность_волатильности:Измерение волатильности|Измерение волатильности]]
+
  | width="40%" align="right"| >> [[Пластичность_волатильности:Приложение:Автокорреляции|Приложение: Автокорреляции]]
 
|}
 
|}
 
----
 
----
  
 +
При моделировании логарифмического блуждания <math>\textstyle dx/x=\sigma \delta W</math> минимальный временной шаг выбирался равным одной секунде <math>\textstyle dt=1/(60\cdot 60\cdot 24)</math> (время измеряется в днях), а в качестве случайной переменной <math>\textstyle \varepsilon</math> в винеровском слагаемом <math>\textstyle \delta W=\varepsilon \sqrt{dt}</math> взяты нормально распределённые случайные числа с единичной волатильностью и нулевым средним (функция RndG()):
  
 +
<center>[[File:volat_prog.png]]</center>
 +
 +
Понятно, что все рассмотренные в приложении A. соотношения справедливы в непрерывном пределе винеровского блуждания. Если внутри лага (как это обычно и бывает на практике) конечное число тиков, то результаты могут иногда заметно отличаться от асимптотических.
 +
 +
Приведём зависимость значений средних и их волатильностей различных величин в зависимости от количества тиков внутри лага (первая колонка lag):
 +
 +
<center>[[File:volat_prog_tbl.png]]</center>
 +
 +
Таким образом, например, среднее значение амплитуды размаха <math>\textstyle \bar{a}</math> достаточно медленно сходится к значению непрерывного предела <math>\textstyle \bar{a}=1.696</math>.
 +
 +
Вообще, соотношению непрерывного и дискретного в теории и практике финансов уделяется недостаточно внимания. Ценовая динамика финансовых инструментов обладает, до определённого уровня, свойствами фрактальности. К тому же в непрерывном пределе, благодаря дифференциальному исчислению, заметно упрощается описание стохастических процессов. Однако на ультракоротких временах мы имеем существенно дискретные процессы взаимодействия экономических агентов и эффекты конечности изменения цены. Кроме этого, наличие спредов и транзакционных комиссий реально не позволяет делать займы и производить непрерывное перестраивание портфеля, как это обычно предполагается, например, в теории опционов. Иногда подобные ограничения дискретности могут оказывать существенное влияние на справедливость конечных выводов.
 +
 +
=== Примчания ===
 +
<references/>
 
----
 
----
 
{| width="100%"   
 
{| width="100%"   
  | width="40%"|[[Пластичность_волатильности|Оглавление]] <<  
+
  | width="40%"|[[Пластичность_волатильности:Приложение:Меры волатильности|Приложение: Меры волатильности]] <<  
 
  ! width="20%"|[[Пластичность волатильности|Оглавление]]  
 
  ! width="20%"|[[Пластичность волатильности|Оглавление]]  
  | width="40%" align="right"| >> [[Пластичность_волатильности:Измерение волатильности|Измерение волатильности]]
+
  | width="40%" align="right"| >> [[Пластичность_волатильности:Приложение:Автокорреляции|Приложение: Автокорреляции]]
 
|}
 
|}

Текущая версия на 20:25, 6 марта 2010

Приложение: Меры волатильности << Оглавление >> Приложение: Автокорреляции

При моделировании логарифмического блуждания минимальный временной шаг выбирался равным одной секунде (время измеряется в днях), а в качестве случайной переменной в винеровском слагаемом взяты нормально распределённые случайные числа с единичной волатильностью и нулевым средним (функция RndG()):

Volat prog.png

Понятно, что все рассмотренные в приложении A. соотношения справедливы в непрерывном пределе винеровского блуждания. Если внутри лага (как это обычно и бывает на практике) конечное число тиков, то результаты могут иногда заметно отличаться от асимптотических.

Приведём зависимость значений средних и их волатильностей различных величин в зависимости от количества тиков внутри лага (первая колонка lag):

Volat prog tbl.png

Таким образом, например, среднее значение амплитуды размаха достаточно медленно сходится к значению непрерывного предела .

Вообще, соотношению непрерывного и дискретного в теории и практике финансов уделяется недостаточно внимания. Ценовая динамика финансовых инструментов обладает, до определённого уровня, свойствами фрактальности. К тому же в непрерывном пределе, благодаря дифференциальному исчислению, заметно упрощается описание стохастических процессов. Однако на ультракоротких временах мы имеем существенно дискретные процессы взаимодействия экономических агентов и эффекты конечности изменения цены. Кроме этого, наличие спредов и транзакционных комиссий реально не позволяет делать займы и производить непрерывное перестраивание портфеля, как это обычно предполагается, например, в теории опционов. Иногда подобные ограничения дискретности могут оказывать существенное влияние на справедливость конечных выводов.

Примчания


Приложение: Меры волатильности << Оглавление >> Приложение: Автокорреляции