ÎncepețiÎncepe gratuit

Rulează, rulează, rulează

Poți vizualiza variația în timp a volatilității folosind funcția chart.RollingPerformance() din pachetul PerformanceAnalytics. Un parametru important de ajustat este lungimea ferestrei. Cu cât fereastra este mai scurtă, cu atât estimarea volatilității mobile este mai reactivă la randamentele recente. Cu cât fereastra este mai lungă, cu atât curba va fi mai netedă. Funcția sd.annualized îți permite să calculezi volatilitatea anualizată, presupunând că numărul de zile de tranzacționare dintr-un an este egal cu valoarea specificată în argumentul scale.

În acest exercițiu trebuie să completezi codul pentru a calcula estimarea volatilității anualizate mobile pentru randamentele zilnice ale S&P 500 din sp500ret, pentru perioada 2005–2017.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele GARCH în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Încarcă pachetul PerformanceAnalytics.
  • Calculează estimarea pe o lună, setând argumentul scale la numărul de zile de tranzacționare dintr-un an.
  • Calculează estimarea pe trei luni, setând argumentul scale la numărul de zile de tranzacționare dintr-un an.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load the package PerformanceAnalytics
___

# Showing two plots on the same figure
par(mfrow=c(2,1)) 

# Compute the rolling 1 month estimate of annualized volatility
chart.RollingPerformance(R = sp500ret["2000::2017"], width = ___,
     FUN = "sd.annualized", scale = ___, main = "One month rolling volatility")

# Compute the rolling 3 months estimate of annualized volatility
chart.RollingPerformance(R = ___, width = ___,
     FUN = ___, scale = ___, main = "Three months rolling volatility")
Editează și rulează codul