"Inside Volatility Filtering. Secrets of the Skew" - это книга, которая представляет новый подход к оценке волатильности на финансовых рынках. Автор предлагает использовать финансовую эконометрику на основе более точной оценки скрытых состояний. Основываясь на идее "фильтрации", книга описывает двухэтапный подход, включающий использование априорного распределения Чапмана-Колмогорова и байесовского распределения для разработки надежной оценки на основе всей доступной информации.
Второе издание книги включает рекомендации по использованию исторических цен на опционы вместо цен на акции, а также спектральные подходы, такие как разложение Винера в хаосе и др. В книге также описывается статистическая торговая стратегия автора, которая расширена более глубоким обсуждением, а на сайте-спутнике представлены новые модели и дополнительные графики, которые позволяют проанализировать прибыльность применения калибровки модели.
Книга предлагает более точный подход к оценке волатильности на основе классических методов временных рядов ифинансовой эконометрики, с экспертными рекомендациями по тому, как превратить данные в прибыль. Финансовые рынки не всегда соответствуют нормальному распределению Гаусса. Скошенность создает неопределенность и неожиданности, что может негативно сказаться на результативности торговли, но она не исчезнет. Эта книга показывает, как работать со скошенностью: как предсказать ее, оценить ее влияние и определить, представляет ли данные предупреждение о том, чтобы держаться подальше или возможность заработать.
"Inside Volatility Filtering. Secrets of the Skew" демонстрирует более точный подход к оценке волатильности на основе не нормального распределения, а также рекомендации по использованию "скошенных" возможностей для повышения прибыльности торговых операций. Книга поможет трейдерам научиться работать с данными и превратить их в прибыль.
Откройте для себя методы фильтрации волатильности: Секреты непредсказуемости. Эта книга, написанная Иравой Джафари, представляет новый подход к оценке волатильности, используя финансовые методы эконометрики и улучшенное представление скрытых состояний. Основываясь на идее "фильтрации", данное руководство включает двухэтапный процесс, состоящий из распределения Колмогорова-Черенкова и последующего пост-байесовского распределения для создания надежности на основе всей доступной информации. Второе издание данной книги включает руководства по основанию оценок на исторических ценах опционов вместо акций и формирует другие спектральные подходы. Статистическая торговая стратегия автора была расширена с глубокими разъяснениями, а связанный веб-сайт предлагает новые углубленные аспекты, дополнительные модели и дополнительные диаграммы, которые проникают в прибыльность примененной калибровки модели. Вы найдете более точный метод оценки классических временных рядов и финансовых эконометрик с экспертными советами по переводу данных в прибыль. Финансовые рынки не всегда ведут себя как нормальная изогнутая колоколообразной формы. Сконость создает неопределенность и сюрпризы, также пятнает торговый результат, но это не идя прочь. Данная книга обучит трейдеров работать с сконденсированностью: как предсказывать ее, оценивать ее воздействие и определять, предоставляют ли данные предупреждение, чтобы держаться подальше или возможность получения прибыли. Деловая волатильность оценки способы более точной информации Интеграция прошлого наблюдения с байесовской вероятностью Понимание календарного распределения скрытого состояния для оптимальной оценки Повышение прибыльности торговли путем использования возможностей "скондаснутости" Уолл Стрит постоянно в поиске методов оценки волатильности которые сделают их модели более точными, но правильность рассмотрения скондасности - это ключ к истинной точности.
Электронная Книга «Inside Volatility Filtering. Secrets of the Skew» написана автором Alireza Javaheri в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118943991
Описание книги от Alireza Javaheri
A new, more accurate take on the classical approach to volatility evaluation Inside Volatility Filtering presents a new approach to volatility estimation, using financial econometrics based on a more accurate estimation of the hidden state. Based on the idea of «filtering», this book lays out a two-step framework involving a Chapman-Kolmogorov prior distribution followed by Bayesian posterior distribution to develop a robust estimation based on all available information. This new second edition includes guidance toward basing estimations on historic option prices instead of stocks, as well as Wiener Chaos Expansions and other spectral approaches. The author's statistical trading strategy has been expanded with more in-depth discussion, and the companion website offers new topical insight, additional models, and extra charts that delve into the profitability of applied model calibration. You'll find a more precise approach to the classical time series and financial econometrics evaluation, with expert advice on turning data into profit. Financial markets do not always behave according to a normal bell curve. Skewness creates uncertainty and surprises, and tarnishes trading performance, but it's not going away. This book shows traders how to work with skewness: how to predict it, estimate its impact, and determine whether the data is presenting a warning to stay away or an opportunity for profit. Base volatility estimations on more accurate data Integrate past observation with Bayesian probability Exploit posterior distribution of the hidden state for optimal estimation Boost trade profitability by utilizing «skewness» opportunities Wall Street is constantly searching for volatility assessment methods that will make their models more accurate, but precise handling of skewness is the key to true accuracy. Inside Volatility Filtering shows you a better way to approach non-normal distributions for more accurate volatility estimation.
