Jak mierzyć zmienność rynków

Jak mierzyć zmienność rynków?

autor: Mateusz Niewiński

Sprawa bardzo ważna, a często niedoceniana. Zwykle interesuje nas wejście/wyjście z rynku, a zapominamy, że od zmienności rynku w dużej mierze będą zależały właśnie te parametry. Wielu z nas ma różne strategie lub podejmuje różne ryzyko w zależności od zmienności rynku. Niestety ten ważny parametr trudno oszacować z wyprzedzeniem, lecz nie jest to niemożliwe…

Istnieje wiele powodów, by mierzyć zmienność rynków. Dr Van Tharp używa wartości zmienności jako swoistego przełącznika (switch-a) między kilkoma strategiami, z których każda jest przystosowana do innego typu rynku. Istnieje też wiele strategii uwzględniających zmienność jako czynnik determinujący zlecenia stop-loss. Niestety większość wskaźników pokazuje zmienność historyczną czy też pokazują zmianę stanu z dużym opóźnieniem. W najlepszym wypadku możemy poznać zmienność w czasie rzeczywistym, najczęściej obciążoną oczekiwaniami. Przewidywanie przyszłej zmienności jest dość trudne i wymaga użycia dość skomplikowanych modeli, dlatego wspomnę o nich nieco na końcu. Poza tym nie jest to już jej mierzenie, a określanie z pewnym prawdopodobieństwem.

Najprostszą metodą jest użycie wskaźnika Average True Range (ATR).

Wielu wykorzystuje go jako wskaźnik wspierający decyzję o wejściu, ja traktuję go co najwyżej jako wskaźnik pokazujący zmienność i pozwalający adjustować zlecenie stop-loss. W zależności od dobranego okresu wskaźnik można wykorzystać dwojako:

    [list type=”circle” divider=”false” color=”teal”]
  • wskazuje wartość początkowego zlecenia stop, zwykle stosuje się dwu lub trzykrotność jego wartości (choć należy przetestować odpowiednie ustawienia dla danego instrumentu), cenę zlecenia stop uzyskuje się w następujący sposób:
  • wskazanie aktualnej zmienności rynku, tj. czy rynek jest zmienny, czy spokojny. Zwykle nakłada się średnią na wskaźnik i jeżeli wartość ATR jest poniżej średniej to rynek jest spokojny i odwrotnie

[/list] Jak dobrać długość okresu i okres średniej? Zawsze można przeprowadzić własne badania, ja wybrałem kilka ustawień:

    [list type=”circle” divider=”false” color=”teal”]
  • miara wahań dziennych (24 dla H1) i średnią tygodniową dla wykresów godzinnych (24*5=120 dla H1);
  • wahania godzinowe (96 dla M15) i średnią dzienną (96*5=480 dla M15) dla wahań na interwale piętnastominutowym;

[/list] Te konfiguracje wydają mi się sensowne dla rynku walutowego. Jeżeli używam ATR do celu pierwszego to na danym interwale ustawiam okres równy długości jednego dnia, czyli badam wahania dzienne, lecz nie musi to być reguła (dobrze spełnia się ATR(12) dla M5, czyli wahania godzinne). Zwykle średnia pokazuje wahania tygodniowe, ale to też nie jest reguła (np. 12*24=288 dla M5, czyli średnia dzienna). Dlatego warto przetestować swoje własne ustawienia.

Drugim ciekawym wskaźnikiem, mającym większe odniesienie do podkładu teoretycznego rynków finansowych, jest odchylenie standardowe (standard deviation, SD). Jest to w uproszczeniu miara statystyczna pokazująca jak bardzo rynek jest w stanie się odchylić od średniej.

Zwykle stosuje się logarytmiczną, dzienną stopę zwrotu z aktywa tj.  a potem annualizuje się tę wartość, tj. mnoży przez pierwiastek kwadratowy z ilości dni sesyjnych w roku. Jednak w najpopularniejszej platformie transakcyjnej, zwanej MetaTrader 4, odchylenie standardowe jest obliczane z pomocą zwykłej stopy zwrotu (z pominięciem logarytmu), co może prowadzić do nieścisłości w wynikach. Między innymi dlatego nie stosuję SD do ustawiania zleceń obronnych stop.

Natomiast wykorzystanie do oszacowania czy rynek jest zmienny, czy spokojny jest bardzo ciekawe. Tak samo jak przy wskaźniku ATR nie interesuje nas sama wartość wskazań, a jej odchylenie od średniej. Identycznie dobieram wartości okresów i średniej, choć w przypadku tego wskaźnika trzeba uważać i nie stosować zbyt długich okresów (te powyżej 50 mogą być stosowane na wykresach dziennych, by określić roczną zmienność danego dnia, ale są lepsze metody estymacji tej wartości).  Alternatywnym podejściem jest nie dodawanie średniej a wyznaczanie linii po lokalnych szczytach i oczekiwanie na wybicie z progu zmienności. Można też obserwować czy wielkość zbliża się do minimalnego poziomu i czekać na wzrost zmienności, a więc określenie jakiegoś kierunku przez rynek. Zwykle, gdy osiągany jest poziom niskiej zmienności (tak jak na załączonym wykresie), można się spodziewać znaczącego ruchu w stronę określoną przez inne metody.

Jednak wskaźniki pokazują dane opóźnione, przetworzone. Nie jest to dziwne, gdyż bazują na danych historycznych. Jednak takie dane nie muszą nam specjalnie pomóc. Z tej sytuacji można wyjść na trzy sposoby. Prognozować przyszłą wartość wskaźników, np. budując ich cykl lub próbować liczyć na przyszłe zmniejszenie lub zwiększenie ich wartości na podstawie zbliżania się do lokalnych max/min. Nie można zastosować metod analizujących trend, gdyż zmienność jest beztrendowa. Można też skorzystać ze skomplikowanych modeli matematycznych (np. GARCH, o czym później), albo ze zmienności implikowanej z cen opcji, czyli płaszczyzny zmienności.

Płaszczyzna zmienności jest hiperpłaszczyzną bazującą na zmienności implikowanej (Implied Volatility) z wybranego modelu wyceny dla opcji call i put. Znajduje się ona w trójwymiarowej przestrzeni, gdzie na jednej osi odkładamy zmienność, na drugiej czas do wygaśnięcia opcji, a na trzeciej  deltę (tzw. moneyness opcji) lub strike opcji. Do modelu podstawia się wszystkie zmienne i cenę, a stąd oblicza wartość zmienności. Taka płaszczyzna pozwala nam obserwować aktualną zmienność dla danego czasu (na teraz, jak i np. za trzy miesiące) jak i dla strony transakcji (kupno/sprzedaż) a w zasadzie jej przewidywania (jeśli dotyczy przyszłych okresów). Tak więc mamy całkiem dobry wskaźnik co sądzą traderzy o przyszłej zmienności i pozwala nam to zobaczyć kiedy spodziewany jest ruch i w dodatku, która strona przeważa. Trzeba wyjaśnić, że zmienność wpływa pozytywnie na cenę opcji, tj. im większa zmienność tym droższa opcja. A jak wiadomo, skoro coś jest drogie to może być bardziej prawdopodobne. Może, ale nie musi.

Oczywiście jest to uproszczenie, gdyż każdy przypadek jest szczególny. Co więcej trzeba wziąć poprawkę na założenia modelu i związane z tym kształty płaszczyzny, których opis wykracza znacznie poza ramy tego artykułu. Jednak sama obserwacja asymetrii w czasie jest bardzo dobrym rozwiązaniem. I to, moim zdaniem, bardzo dobre narzędzie wspomagające trading spotowy, a właściwie spekulację.

Ostatnim i masowo wykorzystywanym przez profesjonalistów sposobem jest modelowanie przyszłej zmienności za pomocą pewnych modeli. Często jest używany model GARCH, choć nie jest to jedyna możliwość. Jednak te estymacje służą do handlu zmiennością, przez co nie są koniecznie dla tradera spotowego. Ponieważ o nich napisano wiele książek, a nawet krótkie streszczenie nie jest takie krótkie, to ograniczam się tylko do wspomnienia o tym. Jednak to jeden z najlepszych sposobów prognozowania przyszłej zmienności, choć biorąc pod uwagę nakłady na pozyskanie prognozy i efektywność wykorzystania do tradingu spotowego rzadko warto wykorzystywać te metody.

Myślę, że ta krótka podróż przez zmienność rynków pomaga uświadomić sobie, że nie jest to równoległy świat, a bardzo ważna składowa rynków, którą każdy trader powinien brać pod uwagę. Czy to w podstawowym stopniu (jakim są wyżej wymienione wskaźniki) czy zaawansowanym stopniu (zmienność implikowana), czy koniecznym stopniu jeśli handluje się zmiennością. Dlatego przy każdej analizie warto poświęcić dodatkowy czas, by zobaczyć czy zmienność działa na naszą korzyść, czy też przeciw nam (np. duża zmienność statystycznie wyklucza wąskie zlecenia stop, ale działa korzystnie na nasz potencjał zysku, mała zmienność może prowadzić do chęci wykorzystania dość tanich lub samofinansujących się strategii opcyjnych).

1. EURPLN: Opcje mają wyższą zmienność po stronie OTM call powyżej 6 miesięcy

2. EURPLN: Zaryzykuję stwierdzenie, że rynek oczekuje osłabienia złotego w dłuższym terminie

3. EURUSD: Zmienność rośnie znacząco w OTM put dla prawie każdego terminu wygaśnięcia

4. EURUSD: Tu również zaryzykuję stwierdzenie, że osłabienie euro potrwa jeszcze długo

5. EURUSD: Przykład ATR, wykres godzinny, standardowy setup

6. EURUSD: Przykład ATR, wykres pięciominutowy, setup do intensywnego daytradingu

7. EURUSD: Przykład SD, wykres godzinny, zmienność dzienna, zaznaczone poziomy pokazują średni stan zmienności, przy dolnej linii istnieje duże prawdopodobieństwo uspokojenia rynku i akumulacji/dystrybucji przed nowym ruchem

[notification type=”success”]
Powyższy artykuł jest jednym z wielu opublikowanych w Equity Magazine 07. Aby przeczytać to wydanie podaj swój adres mailowy, na który prześlemy link do pobrania.

Zgadzam się z Polityką Prywatności

Na wskazany adres wyślemy link do najnowszego numeru Equity.

[/notification]

Komentarze

  1. Pingback: Equity Magazine numer osiem! « Equity Magazine

Dodaj komentarz