جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Bias statistic, volatility regime adjustment؟

يُعرف أيضًا باسم: bias statistic · volatility regime adjustment

Definition 24.3 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfolios · الفصل 24 — Risk Models

The bias statistic of a portfolio’s risk forecasts over TT periods is the standard deviation of its standardised returns rt/σ^t−1r_t/\hat\sigma_{t-1}; it is one for correct forecasts, within 1±2/T1 \pm \sqrt{2/T} with probability about 95% for normal returns. The cross-sectional bias of day tt is Bt2=1K∑kfkt2/σ^k,t−12B_t^2 = \frac1K\sum_k f_{kt}^2/\hat\sigma_{k,t-1}^2 over the factors. A volatility regime adjustment multiplies the covariance forecast by an exponentially weighted average λt2\lambda_t^2 of recent Bt2B_t^2, raising all factor volatilities together when the day’s factor returns are large for their forecasts.

اقرأ في الفصل →