对波动率的预测

波动率数据还存在序列相关性特征，即在某一时间跨度内波动率取决于或相关于以前相同时间跨度内的波动率水平。未来的波动率与过去实现波动率有关联，每个实现波动率都有自己的权重。波动率可以被形容为一个过程，该过程可以通过递减的方式使用过往波动率来预测。波动率产生波动率，波动的一天往往紧跟着波动的一天，平静的一天往往紧跟着平静的一天。波动率的震荡下行(当市场下跌时)是决定未来波动率的关键因素。过去的价格行为信息会影响未来的波动率，但是会通过一些复杂的方式。交易员心中微妙的规则集合帮助他采用比那些数据处理更有效的方式形成自己的观点。隐含波动率，基本上是交易员的观点，要胜过GARCH的预测。隐含波动率包含了无法从过往价格中获得但对未来波动率十分重要的信息(选举、经济数据发布)。此类信息并未包含在过去的价格中。另外，一些包含过往价格中的信息出于其不会重现的本质，似乎不能对未来波动率产生显著影响。交易员知道如何使用计量经济学家不懂的方法，将这些信息从他的波动率预测中过滤掉。结论我们可以断定，在计算机与交易员之间的竞争的现状中，交易员仍有明显的优势。一种更加实用的办法鉴于波动率的预测经常发生错误，偏差还很大，不用过问什么是正确的波动率，而是更加关心在当前的波动率水平之下，最适合的策略是什么。需要考量几个因素:(1)标的长期波动率均值是多少?(2)与波动率均值相比，近期历史波动率如何？(3)历史波动率的变化趋势如何？(4)隐含波动率水平如何？变化趋势如何？(5)期权期限问题(6)波动率是否稳定?(7)不同策略的风险收益特征如何？即便如此，在进行交易时，我们还是不能确定使用哪一种策略，不同的市场自身具有不同的特性，而对特定市场波动率的了解只能从特定的市场的认真研究以及实际交易经验中获得。