Gün İçi Volatilite Mevsimselliği: Saatlik Örüntüler ve Sınırlar

Gün içi mevsimsellik, getirilerin ölçeğinin işlem seansının farklı zamanlarında sistematik olarak değişmesidir. Borsa açılışına yakın 30 dakikalık getirilerin geçmiş dağılımı, öğle saatlerindeki aynı uzunluktaki aralıklardan farklı olabilir. Konu, getirilerin büyüklüğü ve dağılımıdır; belirli bir saatte fiyatların yükselme ya da düşme olasılığı değildir

Araştırmacılar hisse ve döviz verilerinde yinelenen gün içi volatilite örüntülerini belgeledi. Andersen ve Bollerslev, bu periyodikliğin yüksek frekanslı getirilerin dinamik özelliklerini etkilediğini; modellenmesinin saat örüntüsünü daha kalıcı volatilite dinamiklerinden ayırmaya yardımcı olduğunu gösteriyor (199700004-2)). Bu bulgu bir düzeltmeyi destekler, ancak her varlık, işlem yeri veya dönem için tek ve sabit bir eğri olduğunu kanıtlamaz

Mevsimsel faktörü karşılaştırma tabanı olarak görmek daha doğrudur. Getirinin kendi saatindeki olağan ölçeğe göre ne kadar sıra dışı olduğunu açıklayabilir veya volatilite modelinin düzenli seans örüntüsünü kalıcı kümelenmeyle karıştırmasını önleyebilir. Gerçekleşen volatilite kılavuzu, seans düzeyinde ölçüm için gün içi kare getirilerin nasıl toplandığını açıklar; bu yazı saatlik profile odaklanır

Birçok hisse senedi örnekleminde ortalama volatilite, normal seansın ortasına kıyasla açılış ve kapanışa yakın daha yüksektir; eğri bu nedenle U harfine benzeyebilir. Açılış müzayedeleri, gece boyunca gelen bilgiler, piyasa katılımcılarının gelişi, gün sonu portföy faaliyetleri ve kapanış mekanizmaları volatilite değişimleriyle aynı zamana denk gelebilir. Verideki örüntü tek başına hangi mekanizmanın buna yol açtığını belirlemez

Şekil, piyasa ve seans tanımına göre değişebilir. Döviz piyasası tek bir açılış zili etrafında değil, küresel saat dilimlerinde işlem görür. Vadeli işlemler neredeyse gün boyu sürse de takas penceresi, bakım arası veya bölgesel saatlerde yoğunlaşan likidite bulunabilir. 24 saat açık kripto piyasasında analist bir referans seans tanımlamadıkça tek bir açılış veya kapanış yoktur. Uygun saat; araca, işlem yerine ve örnekleme kuralına bağlıdır

Ederington ve Lee, planlı makroekonomik açıklamalar ve diğer volatilite bilgileri hesaba katıldığında, kendi döviz örneklemlerindeki bilinen U biçiminin ortadan kalktığını buldu (2001). Bu, onların örneklemine özgü bir bulgudur; tüm FX piyasalarında periyodikliğin bulunmadığının kanıtı değildir. Yine de tanımlayıcı bir ortalama eğrinin değişmez bir yasa sayılmaması gerektiğini gösterir

r₍d,j₎, d seansındaki j gün içi aralığın getirisi olsun. Yararlı bir kavramsal ayrıştırma şöyledir:

r₍d,j₎ = sⱼ ε₍d,j₎ Var(r₍d,j₎ | aralık öncesindeki bilgi) = sⱼ² h₍d,j₎

sⱼ pozitif bir saatlik ölçek faktörüdür; h₍d,j₎ ise bilgi ve piyasa koşullarıyla değişen volatiliteyi temsil eder. sⱼ, seçilmiş örneklem ve takvimin istatistiksel tanımıdır; saatin nedensel etkisi olmak zorunda değildir. Bu ayrıştırma modellemeye yardımcı olur, ancak her varlığın bilinen ve deterministik bir takvimi olduğunu iddia etmez

sⱼ hesaba katılmazsa, belirli saatlerde tekrarlanan yüksek varyanslı barlar kare getirileri kalıcıymış gibi gösterebilir. GARCH modeli hem düzenli gün içi değişimleri hem de gerçek volatilite kümelenmesini dinamik parametrelerine yükleyebilir. İkinci süreç GARCH kılavuzunda açıklanır. Mevsimsel düzeltme ikisini ayırmaya yardımcı olur; ancak artıkların, parametre istikrarının veya alternatif belirtimlerin incelenmesinin yerini tutmaz

Ölçek ve varyans faktörlerini karıştırmayın. Bir aralıktaki getirilerin standart sapması diğerinin iki katıysa, aynı birimlerde varyansı dört katıdır. Faktörün standart sapma, varyans veya mutlak getiri ölçeğinde olup olmadığını belirtin ve normalleştirmede aynı tanımı kullanın

Değerlendirme ayından önce biten eğitim örnekleminin, açılış civarında tipik 30 dakikalık getiri ölçeğini %0,40, öğle civarında ise %0,20 olarak gösterdiğini varsayalım. Bu değerler yalnızca hesabı göstermek için varsayımsaldır. Açılış ile öğle arasındaki standart sapma oranı 2, karşılık gelen varyans oranı 4'tür. Bu, belirli bir varlık ya da mevcut seans için bir tahmin değildir

Şimdi açılış dönemindeki %0,40 getiriyi öğle saatindeki %0,20 getiriyle karşılaştıralım. Her mutlak getiriyi kendi geçmiş ölçeğine bölersek %0,40 / %0,40 = 1 ve %0,20 / %0,20 = 1 elde ederiz. Her biri kendi saatlik ölçeğinin bir birimidir. Ham hareketler farklıdır, ancak bu örnek profile göre standartlaştırılmış büyüklükleri eşittir

Bu hesap, hareketlerden birinin istatistiksel olarak nadir, tersine dönmesi beklenen veya işlem açısından kârlı olduğunu söylemez. Standartlaştırılmış değer; dağılım modeli, tahmin belirsizliği, olay bağlamı ve ölçüm kalitesiyle birlikte yorumlanabilir. Ölçek oranının kendisi olasılık, tahmin ya da yön sinyali değildir

Aracı, işlem yerini, seansı, bar genişliğini, fiyat kaynağını ve getiri tanımını belirleyin. Geçmiş seanslarda seansa göre aynı konumdaki aralıkları eşleştirin. Yaz saati geçişinden sonra yerel borsa saatindeki 9.30–10.00 barını gelişigüzel bir UTC barıyla fark etmeden karşılaştırmayın. Müzayedelerin, gece boşluklarının, tatillerin, erken kapanışların, eksik kotasyonların ve olağan dışı işlem günlerinin nasıl ele alınacağına önceden karar verin

Her aralığın tipik ölçeğini yalnızca tahmin veya değerlendirme tarihinden önceki tarihlerle hesaplayın. Pratik bir başlangıç, her zaman kovasındaki getirilerin medyan mutlak değeri veya kırpılmış kare ortalama kökü gibi dayanıklı bir ölçüdür. Dalgalı günler birleştirilmiş ortalamaları baskılayabileceğinden analistler önce her seansı günlük ölçeğe göre normalize edebilir, seans içi profili tahmin edebilir, komşu kovaları yumuşatabilir ve faktörleri seçilen bir referans düzeyine göre normalleştirebilir. Yöntemi ve normalleştirme kuralını kaydedin

Geçmiş backtestte faktörleri her tahmin başlangıcında mevcut olan eğitim verisiyle sabitleyin. Canlı sürece uyuyorsa kayan veya genişleyen bir pencereyle güncelleyin. Profili tüm veri kümesinden bir kez tahmin edip geçmiş gözlemlere uygulamak, gelecek seanslardan bilgi sızdırır ve standartlaştırılmış getirileri gerçek zamanlıda görüneceklerinden daha istikrarlı gösterebilir

Mevsimsel profili olay işlemlerinden ve aynı güne ait volatilite tahmininden ayrı tutun. Modelin mevcut seansta daha önce gözlenen volatiliteyi kullanmasına izin veriliyorsa, bu değeri yalnızca tahmin zamanına kadar mevcut barlarla hesaplayın. Profilin haftanın günü, kontrat ayı, işlem yeri veya rejime özel olup olmadığını kaydedin; daha fazla ayrım yanlılığı azaltabilir ama kova başına gözlem sayısını da düşürür

Her aralık tahmininin arkasındaki gözlem ve seans sayısını kaydedin. Tatiller, eksik kayıtlar veya belirli saatlerde yoğunlaşan sığ işlem, faktörün piyasa değişimini değil veri kapsamını yansıtmasına neden olabilir. Seansı çok sayıda küçük kovaya bölmek istikrarsız tahminler üretir; sonuçları karşılaştırmadan önce bar genişliğini ve eğitim süresini seçin. Yumuşatma gürültüyü azaltabilir ancak açılış veya kapanış zirvelerini de silebilir; ham ve yumuşatılmış profilleri karşılaştırıp kuralı belgeleyin

Geçmiş değerlendirme boyunca profil yeniden tahmin ediliyorsa, her tahmin başlangıcında kullanılabilir olan sürümü saklayın. Eğitim kesim tarihini, kova başına gözlem sayılarını, dönüşümleri ve her faktörün kullanıldığı tarihleri kaydedin. En iyi performans gösteren profili sonuçları gördükten sonra seçip geçmiş tarihlere uygulamak, seçim sürecinin kendisiyle de ileriye bakma yanlılığı yaratır

<!-- learn:illustration -->

Ekonomik açıklamalar çoğunlukla düzenli saatlerde yayımlanır. Bu açıklamalardan biri civarındaki yinelenen bir sıçrama, doğrudan nedeni planlı haber olsa da sıradan bir saatlik mevsimsellik gibi görünebilir. Ederington ve Lee yakın dönem volatiliteyi, planlı açıklamaları ve periyodikliği birlikte inceler. Faiz ve döviz örneklemlerinde açıklamalar çok yüksek volatilite dönemlerinde özellikle önemlidir; bilgiyi hesaba katmak tahmin edilen kalıcılığı değiştirir (2001)

Araştırma sorusu tipik saat örüntüsüyle ilgiliyse analistler açıklama aralıklarını ayırabilir, önceden belirlenmiş olay göstergeleri ekleyebilir veya olaylar dahilken ve değilken sonuçları raporlayabilir. Doğru tercih, hedeflenen tahminin bilinen açıklamaları kapsayıp kapsamadığına bağlıdır. Tüm olay barlarını kaldırmak, açıklamalar sırasında pozisyon tutan bir stratejinin riskini düşük gösterebilir

Geçmiş tahmin tarihinde mevcut olmayan bilgilerle olay takvimi oluşturmayın. Gerektiğinde açıklama zamanlarını ve revizyonları saklayın; veriler izin veriyorsa planlı ve beklenmedik haberleri ayırın ve kapsanan piyasalarla açıklamaları belirtin. Saat faktörü tek başına sürpriz bir açıklamayı veya etkisini açıklayamaz

Zaman kovaları için istikrarlı bir saat tanımı gerekir. Normal seansı olan bir borsada yerel işlem saati genellikle açılış, öğle ve kapanışla doğal biçimde eşleşir. Kayıtlar UTC'deyse her tarih için geçmiş saat dilimi kurallarıyla dönüştürün. Sabit bir UTC farkı, yaz saati kuralları değiştiğinde açılış barlarını bir saat kaydırarak yapay mevsimsel farklar oluşturabilir

Borsa takvimlerinde tatiller, kısaltılmış seanslar, müzayedeler, işlemlerin durdurulması ve kontrata özgü aralar da bulunur. Erken kapanış günündeki son bar normal kapanışla aynı seans konumunda değildir. Bu gözlemlerin profile nasıl eşleneceğini belirleyin veya farklı seans türleri için ayrı profiller tahmin edin. Vadeli işlemlerde seans şablonunu ve kontrat geçişi uygulamasını; kriptoda gün sınırını ve referans saat dilimini açıkça belirtin

Faktör karşılaştırılabilir gözlemleri tanımlamalıdır. UTC saat etiketi aynı diye normal seanstaki hisse senedi barını gece vadeli işlem barıyla karşılaştırmayın. Zaman damgalarını, bar yapısını ve fiyat kaynağını tutarlı tutun; bayat kotasyonları, eşzamansız işlemleri ve farklı müzayede kurallarını kontrol edin. Saat eşlemesi kozmetik bir veri hazırlığı değil, model tanımının parçasıdır

Sabit bir mevsimsel faktör, göreli volatilite profilinin istikrarlı kaldığını varsayar. Bu varsayım bozulabilir. Andersen, Thyrsgaard ve Todorov zamanla değişen periyodikliği inceler ve S&P 500 endeks getirilerinde profilin kısmen güncel volatilite düzeyiyle değiştiğine ilişkin bulgular bildirir. Yüksek volatilite dönemlerinde kapanış öncesi aralık, günlük bütünleşik volatilitenin düşük volatilite rejimlerine kıyasla daha büyük bir bölümünü oluşturur (2019)

Bu, piyasa her çalkantılı olduğunda her piyasanın kapanışının daha oynak hale geldiği anlamına gelmez. Kanıt, çalışmalarındaki veriye, yönteme ve örnekleme bağlıdır. Yine de uzun dönem ortalama profil önemli değişiklikleri yumuşatabilir. Profil tahminlerini alt dönemler ve volatilite rejimleri arasında karşılaştırın, faktörlerin istikrarlı olup olmadığını sınayın ve tek bir eğriyi kalıcıymış gibi sunmak yerine belirsizliği raporlayın

Kayan tahminler uyum sağlayabilir; ancak daha gürültülüdür ve az sayıdaki olayı kovalamaya başlayabilir. Rejime özel profiller, her rejimde yeterli geçmiş gözlem ve gelecek verisini kullanmayan bir rejim sınıflandırma kuralı gerektirir. Bu koşullar yoksa, açık olay kontrolleriyle daha basit ve istikrarlı bir faktör daha kolay yorumlanabilir. Volatilite konisi kılavuzu, farklı ufuk ve örneklemlerdeki dağılımların ayrı karşılaştırmasını ele alır

Saatlik standartlaştırma, seans aralıkları arasındaki volatilite karşılaştırmalarını daha adil hale getirebilir, artık örüntülerini incelemeye ve daha karşılaştırılabilir yenilikler isteyen tahmin modellerine yardımcı olabilir. Ayrıca açılıştaki aşırı görünen bir hareketin o aralığın geçmiş ölçeğine göre olağan olduğunu gösterebilir. Sonraki getirinin pozitif mi negatif mi olacağını göstermez

Normalleştirme, bir stratejinin getiri sağlayabileceğini de kanıtlamaz. Önce sinyal ve uygulama kuralı eksiksiz tanımlanmalı, ardından spread, ücretler, kayma, piyasa etkisi, gecikme ve kapasiteyi içeren örneklem dışı test yapılmalıdır. Geçmiş saat profili riski veya uygulama koşullarını modellemeye yardımcı olabilir; ancak kendi başına giriş kuralı ya da piyasa verimsizliği kanıtı değildir. Varyans ve volatilite kılavuzu, kare birimlerle standart sapma birimlerinin neden ayrı tutulması gerektiğini açıklar

Yeniden üretilebilir bir rapor; aracı ve işlem yerini, saat dilimini, seans takvimini, örnekleme aralığını, veri kaynağını, tahmin yöntemini, eğitim penceresini, açıklama ve olağan dışı seansların ele alınışını, normalleştirme kuralını, istikrar kontrollerini ve her tahmin başlangıcındaki bilgi kesim noktasını belirtmelidir. Profil belirsizliğini ve tahminde kullanılmamış verilerdeki sonuçları gösterin. Bu ayrıntılar düzeltmeyi denetlenebilir kılar ve tanımlayıcı örüntülerin dayanaksız işlem iddialarına dönüşmesini önler