周波动率为什么等于日波动率乘以5的平方根?

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匿名的用户   2019-6-29 01:29   12004   5


如上图,日波动率是根据对资产的日对数收益率(C列)求标准差得出的。这没有问题。但是后面指出:“那么每月和每周的价格波动率是多少?一年里有52周,每周有5个交易日,,因此用3.03%乘以5的平方根就得出每周的波动率6.78%。”
----------------这一点就有点不解了。如果要求周波动率。应该先求出资产的周对数回报率,然后再求标准差吧。为什么直接用日对数回报率*5的平方根就可以了呢?请各位老师指教!
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这...

(周度收益是日度收益的加和。严格意义上这里的 Return 都是对数收益)

(方差可加。每日的收益是不相关且同方差的)

(题主想要的结果)
这也是为什么年化波动率要乘以根号下 252 (一年的交易日数目)。波动率总是以
的倍数扩展的。
题主后面提到了挺多问题,这里修改答案帮题主一并理顺下我们到底在计算个啥玩意。
这个问题虽小,其实隐含了整个统计估计的核心逻辑。理解这个问题的正确姿势是不要单纯从数字的角度理解这里的推导,因为上面的所有推导其实都不是数字间的关系,而是随机变量间的关系。
第 i 天的收益率我们记为
。这里的
并不是一个数字,而是一个随机变量。通常我们做如下假设:
。这个假设称为独立同分布假设(简写做 i.i.d.)。(注意这只是个理想上的假设,我们最后再重新审视这个假设)。
至于我们看到的具体数字,在概率论的世界里,只是从这个
分布里随机出来的一个样本,我们把这个过程叫做“实现”(Realize)。每一个实际观测到的数字的具体是多少,应该理解成上帝对着这个
分布掷骰子的过程。按这个思路,在 Excel 里面我们看到了 936 个数字(收益率),正确的理解姿势是当成从同一个概率分布里面进行 936 次抽样的结果。
回到问题,到底我们所说的“日波动率”是什么?你可能会说是这 936 个数字的标准差。其实错了,真正的“日波动率”是
里的这个
,是分布的性质,而不是样本的统计量 。对 936 个样本算标准只是对这个
做一个估计量(Estimator),以样本标准差来推断估计这个整体分布的标准差是多少。
好了,如果这个清楚了,我们再看看
的“波动率”到底为啥是日波动率的五倍。首先
,这一点没有争议。但一定记得,我在式子里面讨论的仍然是随机变量间的关系。那我问你,既然真正的波动率是随机变量分布的性质,那
服从什么分布?
按正态分布加正态分布还是正态分布的原理,
一定还是正态分布。那它的均值、方差是什么?均值是
,不解释。关于方差:

为什么这个式子成立?是因为我们假设了
之间 i.i.d。有两点:
(1)其实本来正常的方差分解里面后面还有一堆协方差项的,但因为“独立”,所以所有协方差项都被干掉了(都是 0 );
(2)因为同属
(同分布),所以方差都是

所以,
。我们既然用 936 个日度样本的标准差估计出了
,那么必定直接乘以根号5就是
的标准差。
最后,"独立同分布"到底是不是正确的假设?确实不一定是,但没有独立同分布,我们很多事情就很难办了。你确实可以假设
之类乱七八糟的关系,然后重新推导一遍,但那就很让人头大了。以及,你的这个新假设真的更符合事实吗?
不过好在,实证表明最简单的独立同分布假设还是相当符合现实的。

大学概率教材上的方差可加性公式,想想D(x+y)等于什么。。。
周波动率的最真实算法就是用周度的收益率计算标准差。缺点是,周度数据的数据量可能不足,估计误差可能比较大。
日度波动率乘以根号五是一种近似算法,这种算法假设了日度收益率是独立同分布的随机变量,某些情况下这种假设是不符合真实情况的。
简单说股价是交易驱动的,一周五个交易日,并且波动率符合平方根法则,维纳过程只是一种假设,不需要用到维纳过程也能成立的。
前几天就看到邀请了,来晚了,最近有点忙,虽然是寒假不过还是各种事。。。
说的具体一些可能要涉及到维纳过程,我尽量简单解释一下。
[h1]通俗版本的解释:[/h1]你把每一天的收益率都当成一个独立同分布的随机变量X,那么一周的收益率Y不就是这独立的五天的收益率之和?
那么周收益率的方差就是D(Y)=D(5*X)=5*D(X),所以s(Y)=根号(5)*s(X)。
[h1]维纳过程的解释:[/h1]如果一般认为,股票价格的变化服从广义维纳过程:
(其中
~N(
))
那么通过推导(如果有需要,我会在这补充推导过程),我们可以得到收益率的分布如下:

~
,所以我们知道收益率的方差是带有T这个因子的。所以标准差是乘以根号(T)
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