Estacionalidad de la volatilidad intradía: patrones horarios y límites

La estacionalidad de la volatilidad intradía es una diferencia sistemática en la escala de los rendimientos según el momento de la sesión bursátil. La distribución histórica de un rendimiento de 30 minutos cerca de la apertura puede diferir de la de otro intervalo de la misma duración alrededor del mediodía. La idea se refiere al tamaño y la dispersión de los rendimientos, no a que los precios tengan más probabilidades de subir o bajar a una hora concreta

La investigación documenta patrones recurrentes de volatilidad intradía en datos de renta variable y divisas. Andersen y Bollerslev muestran que esta periodicidad influye en las propiedades dinámicas de los rendimientos de alta frecuencia: modelarla ayuda a separar el patrón horario de la dinámica de volatilidad más persistente (199700004-2)). El resultado justifica considerar un ajuste, pero no demuestra que exista una curva fija para cada activo, mercado o periodo

Conviene tratar el factor estacional como referencia de comparación. Puede describir cuán inusual es un rendimiento respecto de su escala habitual a esa hora, o evitar que un modelo de volatilidad confunda un patrón regular de la sesión con un agrupamiento persistente. La guía sobre volatilidad realizada explica cómo se pueden sumar los rendimientos intradía al cuadrado para obtener una medida de la sesión; este artículo se centra en su perfil horario

En muchas muestras de acciones, la volatilidad media es más alta cerca de la apertura y el cierre que a mitad de la sesión regular. La curva resultante puede parecerse a una U. Las subastas de apertura, la información acumulada durante la noche, la llegada de participantes, los ajustes de cartera al final del día y los mecanismos de cierre pueden coincidir con cambios en la volatilidad, pero el patrón observado por sí solo no identifica qué mecanismo lo causó

La forma puede variar según el mercado y la definición de sesión. El mercado de divisas opera en distintas zonas horarias globales, sin una única campana central de apertura. Un contrato de futuros puede negociarse casi todo el día y aun así tener un intervalo de liquidación, una pausa de mantenimiento o una concentración de liquidez durante el horario de ciertas regiones. Un mercado de criptomonedas abierto las 24 horas no tiene una apertura o cierre único, salvo que el analista defina una sesión de referencia. El reloj pertinente depende del instrumento, el mercado y la convención de muestreo

Ederington y Lee observaron que la forma de U habitual desaparece en su muestra de divisas cuando se tienen en cuenta los anuncios macroeconómicos programados y otra información sobre volatilidad (2001). Es un resultado específico de su muestra, no una prueba de que todos los mercados de divisas carezcan de periodicidad. Sí demuestra por qué una curva media descriptiva no debe tratarse como una ley invariable

Sea r₍d,j₎ el rendimiento del intervalo intradía j en la sesión d. Una descomposición conceptual útil es

r₍d,j₎ = sⱼ ε₍d,j₎ Var(r₍d,j₎ | información disponible antes del intervalo) = sⱼ² h₍d,j₎

Aquí sⱼ es un factor positivo de escala según la hora, mientras que h₍d,j₎ representa una volatilidad que cambia con la información y las condiciones del mercado. El factor sⱼ describe estadísticamente una muestra y un calendario determinados; no necesariamente es un efecto causal del reloj. La descomposición es una herramienta de modelización, no una afirmación de que cada activo siga un horario determinista conocido

Si se omite sⱼ, los intervalos de alta varianza que se repiten a ciertas horas pueden hacer que los rendimientos al cuadrado parezcan persistentes. Un modelo GARCH podría atribuir entonces tanto la variación intradía regular como el verdadero agrupamiento de volatilidad a sus parámetros dinámicos. La guía GARCH explica este último fenómeno. Un ajuste estacional puede ayudar a distinguir ambos componentes, pero no sustituye la revisión de residuos, estabilidad de parámetros o especificaciones alternativas

No hay que confundir los factores de escala y de varianza. Si la desviación estándar del rendimiento en un intervalo duplica la de otro, su varianza es cuatro veces mayor usando las mismas unidades. Toda estimación debe indicar si el factor se mide en desviación estándar, varianza o rendimiento absoluto, y aplicar la misma definición al normalizar las observaciones

Supongamos que los datos de una muestra de entrenamiento que termina antes del mes de evaluación muestran una escala típica de rendimiento de 30 minutos del 0,40 % cerca de la apertura y del 0,20 % al mediodía. Son cifras hipotéticas que solo ilustran el cálculo, no estimaciones para un activo concreto ni para la sesión actual. La razón entre las desviaciones estándar de la apertura y el mediodía es 2, y la razón entre las varianzas es 4

Comparemos ahora un rendimiento del 0,40 % durante la apertura con uno del 0,20 % al mediodía. Al dividir cada rendimiento absoluto por su escala histórica se obtiene 0,40 % / 0,40 % = 1 y 0,20 % / 0,20 % = 1. Cada movimiento equivale a una unidad de su propia escala horaria. Los movimientos brutos son distintos, pero sus magnitudes estandarizadas son iguales en este ejemplo

Este cálculo no indica que ninguno de los movimientos sea estadísticamente raro, vaya a revertir o sea rentable de operar. El valor estandarizado solo se interpreta junto con el modelo de distribución, la incertidumbre de estimación, el contexto de eventos y la calidad de medición. La razón de escalas no es una probabilidad, un pronóstico ni una señal direccional

Primero define el instrumento, el mercado, la sesión, la duración de las barras, la fuente de precios y la convención de rendimiento. Empareja el mismo intervalo relativo a la sesión en todas las sesiones históricas. No compares sin darte cuenta una barra de 9:30 a 10:00, hora local de la bolsa, con una barra UTC arbitraria después de un cambio de horario estacional. Decide de antemano cómo tratar subastas, brechas nocturnas, festivos, cierres anticipados, cotizaciones ausentes y jornadas de negociación inusuales

Estima la escala típica de cada intervalo usando fechas anteriores a la fecha de pronóstico o evaluación. Un punto de partida robusto por franja horaria puede ser la mediana del rendimiento absoluto o una raíz del promedio de cuadrados recortada. Como los días volátiles pueden dominar los promedios agrupados, se puede normalizar primero cada sesión por una escala diaria general, estimar el perfil intrasesión, suavizar franjas adyacentes y normalizar los factores a un nivel de referencia elegido. Documenta el método y la regla de normalización

En una prueba histórica, fija los factores usando solo el periodo de entrenamiento disponible en cada origen de pronóstico. Vuelve a estimarlos con una ventana móvil o expansiva si ese es el proceso previsto en producción. Estimar el perfil una sola vez con todo el conjunto de datos y aplicarlo a fechas anteriores filtra información de sesiones futuras, lo que puede hacer que los rendimientos estandarizados parezcan más estables de lo que habrían sido en tiempo real

Mantén el perfil estacional separado del tratamiento de eventos y de cualquier estimación de volatilidad del mismo día. Si el modelo puede usar volatilidad observada antes durante la sesión actual, calcúlala solo con barras disponibles hasta la hora del pronóstico. Documenta si el perfil se separa por día de la semana, mes de vencimiento, mercado o régimen; más subdivisiones pueden reducir el sesgo, pero dejar muy pocas observaciones por franja

Registra el número de observaciones y sesiones que respalda cada estimación por intervalo. Los festivos, registros ausentes o la negociación poco activa concentrada a ciertas horas pueden hacer que un factor refleje la cobertura de datos en vez de la variación del mercado. Demasiadas franjas pequeñas pueden producir estimaciones inestables; elige la duración de las barras y la longitud del entrenamiento antes de comparar resultados. Suavizar franjas adyacentes puede reducir el ruido, pero también borrar los máximos de apertura o cierre; compara perfiles sin suavizar y suavizados, y documenta la regla

Si vuelves a estimar el perfil durante una evaluación histórica, conserva la versión que habría estado disponible en cada origen de pronóstico. Guarda el corte del entrenamiento, las observaciones por franja, las transformaciones y las fechas de uso de cada factor. Elegir un perfil después de ver cuál rindió mejor y aplicarlo a fechas anteriores introduce anticipación en el propio proceso de selección

<!-- learn:illustration -->

Los anuncios económicos suelen publicarse a horas fijas. Por eso, un salto de volatilidad recurrente después de un anuncio puede parecer estacionalidad horaria ordinaria, aunque su causa inmediata sea una noticia programada. Ederington y Lee analizan conjuntamente la volatilidad reciente, los anuncios programados y la periodicidad; en sus muestras de tipos de interés y divisas, los anuncios son especialmente importantes para los periodos de volatilidad muy alta, y tener en cuenta los conjuntos de información cambia la persistencia estimada (2001)

Si la pregunta de investigación se refiere a un patrón horario típico, se pueden separar los intervalos con anuncios, añadir indicadores de evento definidos de antemano o presentar resultados con y sin esos intervalos. La opción adecuada depende de si el pronóstico previsto incluye anuncios conocidos. Excluir todas las barras de eventos puede subestimar el riesgo de una estrategia que mantenga posiciones durante esos anuncios

No reconstruyas un calendario de eventos históricos con información que no estaba disponible en la fecha del pronóstico. Conserva los horarios de publicación y las revisiones cuando sean pertinentes, distingue noticias programadas de las imprevistas si los datos lo permiten e indica qué mercados y anuncios cubre el ajuste. Un factor horario no puede explicar por sí solo una noticia sorpresa ni su impacto

Los intervalos necesitan una definición de reloj estable. En una bolsa con una sesión regular, la hora local suele ser adecuada para ubicar apertura, mediodía y cierre. Si los registros están en UTC, conviértelos usando las reglas históricas de zona horaria de cada fecha. Un desfase UTC fijo puede desplazar una hora las barras locales de apertura cuando cambia el horario estacional, creando diferencias artificiales entre estaciones

Los calendarios de las bolsas incluyen festivos, sesiones abreviadas, subastas, suspensiones y pausas específicas de los contratos. La última barra de una jornada con cierre anticipado no ocupa la misma posición de sesión que una barra de cierre ordinario. Define cómo asignar esas observaciones al perfil o estima perfiles separados por tipo de sesión. En futuros, documenta la plantilla de sesión elegida y el tratamiento del cambio de contrato; en cripto, define explícitamente el límite del día y la zona horaria de referencia

El factor debe describir observaciones comparables. No compares una barra de acciones durante la sesión regular con una barra nocturna de futuros solo porque ambas tengan la misma hora UTC. Mantén coherentes las marcas de tiempo, la construcción de barras y la fuente de precios; comprueba si hay cotizaciones obsoletas, operaciones asíncronas o reglas de subasta distintas. La alineación horaria es parte de la especificación del modelo, no un retoque cosmético de datos

Un factor estacional fijo supone que el patrón relativo de volatilidad horaria permanece estable. Ese supuesto puede fallar. Andersen, Thyrsgaard y Todorov prueban si la periodicidad cambia con el tiempo y encuentran evidencia en los rendimientos del índice S&P 500 de que el patrón varía en parte con el nivel actual de volatilidad. Durante periodos de volatilidad elevada, el intervalo previo al cierre representa una fracción mayor de la volatilidad integrada diaria que en periodos de volatilidad baja (2019)

Esto no implica que el cierre de todos los mercados se vuelva siempre más volátil cuando aumenta la turbulencia. La evidencia depende de los datos, el método y la muestra de ese estudio. Sí significa que un perfil promedio de largo plazo puede suavizar cambios relevantes. Compara estimaciones entre subperiodos y regímenes de volatilidad, comprueba la estabilidad de los factores e informa la incertidumbre en lugar de presentar una sola curva como permanente

Las estimaciones móviles pueden adaptarse, pero también volverse más ruidosas y perseguir unos pocos eventos. Los perfiles por régimen necesitan suficientes observaciones pasadas en cada régimen y una regla de clasificación que no use datos futuros. Si no se cumplen esas condiciones, un factor estable y más sencillo junto con controles explícitos de eventos puede ser más fácil de interpretar. La guía del cono de volatilidad compara distribuciones entre horizontes y muestras, una comparación distinta

La estandarización horaria puede hacer más justas las comparaciones de volatilidad entre intervalos de la sesión, ayudar a diagnosticar patrones residuales y respaldar un modelo de pronóstico cuyos supuestos requieran innovaciones más comparables. También puede mostrar que un movimiento aparentemente extremo cerca de la apertura es normal respecto de la escala histórica de ese intervalo. No revela si el próximo rendimiento será positivo o negativo

La normalización tampoco demuestra que una estrategia pueda obtener rendimientos. Hace falta definir por completo una señal y una regla de ejecución y después probarlas fuera de muestra, incluyendo diferencial, comisiones, deslizamiento, impacto de mercado, latencia y capacidad. Un perfil horario histórico puede ayudar a modelar el riesgo o las condiciones de ejecución, pero no es una regla de entrada ni demuestra una ineficiencia del mercado. La guía sobre varianza y volatilidad explica por qué deben distinguirse las unidades al cuadrado de las unidades de desviación estándar

Un informe reproducible debe especificar el instrumento y el mercado, la zona horaria, el calendario de sesiones, el intervalo de muestreo, la fuente de datos, el estimador, la ventana de entrenamiento, el tratamiento de anuncios y sesiones inusuales, la regla de normalización, las pruebas de estabilidad y el corte de información para el pronóstico. También debe mostrar la incertidumbre del perfil y los resultados en datos no usados para estimarlo. Así el ajuste puede auditarse y un patrón descriptivo no se convierte en una afirmación de trading sin fundamento