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金融工程|专题报告 2013 年9 月3 日 证券研究报告 基于波动率预测的交易策略 图1 波动率择时效果 报告摘要：  波动率的事后估计 常见的移动窗口式标准差计算方法人为导致了波动率序列的序列相关 性。因此在计算波动率序列的时候,必须保证样本区间无重叠以剔除了这种 图2 波动率扩大时做多还是做空？ 人为导致的相关性，之后才能进一步的研究波动率序列的时间序列特性。 然而这又意味着波动率估计的频率比可获取的收益率序列的频率要低。因 此要获得日频率的波动率预测，方法一是使用日收益率绝对值、方法二是 基于一定的假设使用最高最低价对波动率进行事后估计。后一种方法与使 用日内高频数据获得的波动率更为接近。  波动率预测 现有波动率预测的方法主要分成四类：历史波动率模型、GARCH 类 模型、随机波动率模型、隐含波动率模型。现有的文献对于这几种预测方 分析师： 俞文冰 S0260512040002 法的效果进行了比较。比较一致的结论是隐含波动率的预测效果最好；而 021 历史波动率模型稍优于 GARCH 模型；随机波动率模型相关的文献较少。 由于无法使用隐含波动率，所以我们选择了相对较优又便于计算的几种历 ywb2@ 史波动率模型，包括简单移动平均模型、指数移动平均模型以及由 RiskMetrics 提出的EWMA 模型，我们比较了这几种模型的预测偏差。 相关研究：  利用波动率预测择时 我们使用简单移动平均作为波动率预测方法。并且使用长短波动率均 线交叉的方式来决定买卖对股指期货主力合约进行择时，并且将短均线上 联系人： 汪鑫 穿时做多还是做空也作为模型的参数。在逐年外推的情况，从 2011/1/1 到 gfwangxin@ 2013/7/3 获取 58%的收益，夏普比率为 0.95。另外，我们发现这三年的结 果均是短均线上穿时应当做多。  波动率与收益率正反向关系在不同市场中的比较 由于研究过程中我们发现波动率与收益率的关系并非“常识”所认为 的负向关联。所以我们在不同市场（沪深300、恒生综合指数、日经指数、 标普500 ）上研究这一现象。我们发现，沪深300 指数除09 年以外，都是 短期波动率扩大时应做多，而在另外三个指数上则比较混乱，有时应做多， 有时应做空，没有明显的规律。  核心假设风险： 本文所引入的假设以及根据假设所得到的模型，是对复杂的现实市场 的某些特性的抽象和简化。因此模型以及基于模型得到的相关结论并不能 准确的刻画现实环境或预测未来。 识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 17 金融工程|专题报告 目录索引 一、波动