Todas las guías de opciones
Dinámica de volatilidad10 min de lectura
Agrupación de volatilidad y GARCH
Descubre por qué se agrupan los periodos tranquilos y turbulentos, cómo GARCH actualiza la varianza condicional y qué límites tiene al valorar opciones
Preparado por Mark · Fuentes principales al final
Respuesta directa
La agrupación de volatilidad concentra rendimientos grandes y agrupa movimientos suaves. GARCH convierte esa persistencia en varianza prevista, pero no predice dirección ni decide si una opción está cara
La volatilidad cambia con el tiempo
Un modelo de volatilidad constante trata la incertidumbre de mañana sin importar si hoy fue tranquilo o turbulento. Los rendimientos reales suelen contradecir esa simplificación
Los rendimientos absolutos grandes tienden a ir seguidos de movimiento elevado y los periodos suaves suelen persistir. Los signos pueden alternarse aunque el tamaño siga alto
Eso es agrupación de volatilidad. Describe dependencia en la magnitud o en rendimientos al cuadrado, no un patrón fiable de signos positivos y negativos
La varianza condicional es una previsión actual
La varianza incondicional resume una distribución a largo plazo. La condicional pregunta cuánta incertidumbre tiene el próximo rendimiento con la información disponible
ARCH actualiza esa previsión con choques recientes al cuadrado. Una sorpresa grande eleva la siguiente varianza tanto si fue positiva como negativa
La estimación depende del modelo, frecuencia, definición de rendimiento, muestra y parámetros. No es un hecho observado directamente en el mercado
GARCH recuerda el choque y la varianza previa
Una forma GARCH(1,1) común es hₜ = ω + αε²ₜ₋₁ + βhₜ₋₁. Aquí h es varianza condicional y ε es la innovación del rendimiento anterior
Alfa controla la respuesta inmediata al nuevo choque cuadrático. Beta arrastra la varianza previa y permite que persistan regímenes tranquilos o turbulentos
Omega aporta una base. Los parámetros se estiman juntos, por lo que leer alfa o beta de forma aislada puede falsear la dinámica
La persistencia tiene un significado preciso
En el modelo básico, alfa más beta suele medir persistencia. Un valor cercano a uno implica que el efecto del choque decae lentamente en la previsión
Si la suma es menor que uno, la previsión revierte a la media. Bajo supuestos básicos, la varianza de largo plazo es omega dividido por uno menos alfa menos beta
Una persistencia cercana a uno no hace permanente la volatilidad alta. Distribuye el efecto de un choque sobre un horizonte largo
El modelo básico trata los signos por igual
GARCH estándar usa el choque al cuadrado, así que sorpresas positivas y negativas del mismo tamaño tienen el mismo efecto inmediato
La volatilidad bursátil puede reaccionar más tras caídas. Las variantes asimétricas añaden signo o umbral, pero también decisiones y riesgo de sobreajuste
La elección debe seguir el uso y la evidencia fuera de muestra, no el número de parámetros ni el mejor ajuste dentro de muestra
Prever varianza no dicta el valor de la opción
GARCH suele estimarse bajo el proceso de rendimientos real. La IV es un precio neutral al riesgo que incluye oferta, demanda y compensación por riesgo de volatilidad
Una IV superior a GARCH no está automáticamente cara. La brecha puede pagar saltos, sesgo, error de modelo, cobertura o prima de riesgo de volatilidad
Hay que igualar horizontes y unidades y modelar payoff, superficie, costes y escenarios. El rango de una previsión no establece beneficio esperado
El error de previsión necesita un plan
Rupturas estructurales, eventos, parámetros viejos, atípicos, gaps nocturnos y muestreo pueden dominar una previsión recursiva suave
Conviene revisar residuos, estabilidad, otras ventanas y previsiones hechas solo con información disponible entonces. El backtest no puede usar datos futuros
Es mejor usar varios escenarios que un número preciso. El modelo resulta más útil cuando sus fallos son visibles antes de comprometer capital
Preguntas frecuentes
¿GARCH predice si una acción subirá o bajará?
No. GARCH estándar prevé la varianza condicional alrededor de un proceso de media separado y no ofrece una señal direccional
¿Qué significa alfa más beta en GARCH?
Mide persistencia de varianza en el modelo básico. Cerca de uno implica decaimiento lento, sujeto a estacionariedad y supuestos de estimación
¿La volatilidad GARCH es igual a la implícita?
No. GARCH suele prever varianza condicional real, mientras la IV se extrae de opciones y contiene primas de riesgo
¿Por qué falla GARCH tras un evento?
El evento puede crear un salto o régimen ausente en los datos recientes. El modelo recursivo se adapta después de observar el choque, no antes de información desconocida
Fuentes
Aplique esta idea a una opción
Elija un contrato y un objetivo para mantener visibles los supuestos de precio, tiempo y volatilidad en un mismo análisis
Analizar mi opción en inglés