Wie kann man die erwartete Volatilität des Vertrags über den Volatilitätskegel bestimmen?

Der Volatilitätskegel hilft den Händlern, zu beurteilen, ob die aktuelle implizite Volatilität in Krypto -Futures im Vergleich zu historischen Mustern, Unterstützung des Risikomanagements und Strategieentscheidungen hoch oder niedrig ist.

Jun 19, 2025 at 12:28 pm

Verständnis der Grundlagen der Volatilität in Kryptowährungsverträgen

Im Bereich des Kryptowährungshandels ist Volatilität eine Schlüsselmetrik, die Händler für das potenzielle Risiko und die Belohnung verwenden. Wenn Sie sich mit Futures -Verträgen befassen, ist es entscheidend zu verstehen, wie flüchtig ein Vermögenswert im Laufe der Zeit für die Positionsgröße, das Risikomanagement und die Strategieentwicklung enthält. Der Volatilitätskegel dient als visuelles und analytisches Tool, mit dem Händlern die realisierte Volatilität über verschiedene Zeitrahmen hinweg vergleichen und feststellen, ob die implizite implizite Volatilitätsniveaus im Verhältnis zu historischen Mustern hoch oder niedrig sind.

Volatilitätskegel plant im Wesentlichen die historische Verteilung der realisierten Volatilität über verschiedene Lookback -Perioden. Auf diese Weise können Händler feststellen, ob die aktuellen Marktbedingungen innerhalb der normalen Bereiche liegen oder ob eine Abweichung vorliegt, die eine potenzielle Handelsmöglichkeit oder ein erhöhtes Risiko signalisieren könnte.

Was ist ein Volatilitätskegel?

Ein Volatilitätskegel ist eine grafische Darstellung, die die historische Volatilität eines Vermögenswerts über mehrere Zeitintervalle zeigt. Es enthält typischerweise Perzentilwerte (wie 10., 25., 50., 75. und 90. Perzentile), um anzugeben, wo die Stromvolatilität im Vergleich zum Verhalten früherer Verhaltensweisen steht.

Um einen Volatilitätskegel zu erstellen:

• Wählen Sie ein Finanzinstrument aus, z. B. einen Krypto-Futures-Vertrag (z. B. BTC-Usd Perpetual).
• Berechnen Sie die annualisierte realisierte Volatilität über Rollfenster unterschiedlicher Länge (z. B. 5 Tage, 10 Tage, 20 Tage, 60 Tage usw.).
• Sortieren Sie diese Volatilitäten und berechnen Sie statistische Perzentile für jede Fensterlänge.
• Zeichnen Sie die Ergebnisse in einem Diagramm mit der x-Achse, die das Zeitfenster und die y-Achse darstellt, die den Volatilitätsprozentsatz zeigt.

Diese Visualisierung ermöglicht den Händlern, schnell festzustellen, ob die implizite implizite Volatilitätsniveaus relativ hoch oder niedrig sind, insbesondere beim Vergleich der Optionenpreise oder der Futures -Prämien.

Sammeln von historischen Preisdaten für die Analyse

Vor dem Bau eines Volatilitätskegels müssen Sie für den von Ihnen analysierenden Kryptowährungsvertrag genügend historische Preisdaten sammeln. Wenn Sie beispielsweise Bitcoin -Futures bewerten, sammeln Sie mindestens ein Jahr tägliche Schlusspreise.

Hier erfahren Sie, wie Sie fortfahren können:

• Laden Sie historische Preisdaten von zuverlässigen Börsen oder APIs wie Binance, Bybit oder Kraken herunter.
• Stellen Sie sicher, dass der Datensatz Zeitstempel und schließende Preise für die Konsistenz enthält.
• Verwenden Sie Tools wie Python (mit Pandas und Numpy -Bibliotheken) oder excel, um die Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

Sobald die Daten fertig sind, können Sie die Renditen berechnen und mit der Berechnung der realisierten Volatilitätsmetriken für verschiedene Zeithorizonte beginnen.

Berechnung der realisierten Volatilität über Zeitintervalle

Die realisierte Volatilität wird unter Verwendung der Standardabweichung der Protokollrenditen über einen bestimmten Zeitraum berechnet. Hier erfahren Sie, wie Sie es Schritt für Schritt berechnen:

• Berechnen Sie die logarithmischen Renditen: log (pt / pt-1) , wobei PT zum Zeitpunkt t ist.
• Berechnen Sie die Standardabweichung dieser Renditen über ein ausgewähltes Fenster (z. B. 5 Tage).
• Multiplizieren Sie mit der Quadratwurzel der Anzahl der Handelstage in einem Jahr (normalerweise 365 für Krypto -Märkte), um die Volatilität zu jährlich: σ_realized = σ_window * SQRT (365) .

Wiederholen Sie diesen Vorgang für mehrere Fenstergrößen (z. B. 5, 10, 20, 60, 120 Tage). Sobald Sie über alle Volatilitätswerte verfügen, sortieren Sie sie pro Fenstergröße und berechnen Sie die gewünschten Perzentile, um die Kegelstruktur aufzubauen.

Interpretation des Volatilitätskegels für den Vertragshandel

Nach der Aufteilung des Volatilitätskegels können Händler ihn interpretieren, indem sie die implizite Volatilität mit der historischen Verteilung vergleichen. Wenn die implizite Volatilität eines Krypto-Futures-Vertrags über dem 75. Perzentilniveau für ein bestimmtes Fenster liegt, deutet dies darauf hin, dass der Markt eine höhere Volatilität über eine höhere Volatilität erwartet. Wenn es umgekehrt unter dem 25. Perzentil liegt, kann dies zu Selbstzufriedenheit oder Reduzierung der Erwartungen an Preisschwankungen hinweisen.

Zum Beispiel:

• Wenn die BTC-Futures impliziert, dass die Volatilität bei 60% liegt, während der 30-tägige Volatilitätskegel das 75. Perzentil bei 55% zeigt, bedeutet dies erhöhte Erwartungen für die kurzfristige Bewegung.
• Wenn die ETH -Optionen mit einer Volatilität bewertet werden, die unter den historischen Median liegt, kann dies auf Unterbewertung oder mangelnde Vorfreude auf signifikante Schritte hinweisen.

Händler können diese Erkenntnisse nutzen, um fundierte Entscheidungen über die Eingabe oder Ausgabe von Positionen, Absicherungsstrategien oder die Identifizierung von Fehlzügen in Derivatemärkten zu treffen.

Konstruktion und Visualisierung des Volatilitätskegels mit Python

Für diejenigen, die sich mit der Codierung wohl fühlen, finden Sie einen vereinfachten Leitfaden zum Aufbau einer Volatilitätskegel mit Python:

• Notwendige Bibliotheken importieren: Importieren Sie Pandas als PD, Numpy als NP, Matplotlib.pyplot als PLT .
• Laden Sie historische Preisdaten in einen Datenrahmen und berechnen Sie Protokollrenditen.
• Definieren Sie eine Liste der Fenstergrößen (z. B. [5, 10, 20, 60, 120]) und schalten Sie die Rolling -Volatilität durch.
• Sammeln Sie alle Volatilitätswerte für jedes Fenster und berechnen Sie die Perzentile (z. B. unter Verwendung von np.percentile () ).
• Zeichnen Sie die Ergebnisse mit Matplotlib und zeigen Sie die Volatilität der Y-Achse und der Fenstergröße der X-Achse mit schattierten Regionen für jedes Perzentilband an.

Dieser codebasierte Ansatz bietet Flexibilität und Anpassung und erleichtert die regelmäßige Aktualisierung und Neuanalyse von Volatilitätstrends.

Häufig gestellte Fragen

F: Was ist der Unterschied zwischen realisierter und implizite Volatilität im Kontext eines Volatilitätskegels?

Die realisierte Volatilität bezieht sich auf die tatsächliche historische Volatilität, die auf dem Markt beobachtet wird und aus früheren Preisbewegungen berechnet wird. Die implizite Volatilität hingegen ergibt sich aus den Preisen von Optionen oder Futures -Verträgen und spiegelt die Markterwartungen für die zukünftige Volatilität wider. In einem Volatilitätskegel wird in erster Linie realisierte Volatilität verwendet, um historische Benchmarks zu etablieren, mit denen implizite Volatilität verglichen werden kann.

F: Kann der Volatilitätskegel für andere Vermögenswerte als Kryptowährungen verwendet werden?

Ja, die Volatilitätskegelmethode ist nicht ausschließlich für Kryptowährungen. Es wurde in traditionellen Märkten - wie Aktien, Rohstoffe und Forex - häufig angewendet, um Volatilitätsmuster zu analysieren und Handelsentscheidungen zu informieren.

F: Wie oft sollte ich meine Volatilitätskegelanalyse aktualisieren?

Angesichts der dynamischen Natur der Kryptowährungsmärkte ist es ratsam, Ihren Volatilitätskegel wöchentlich oder zweiwöchentlich zu aktualisieren. Dies stellt sicher, dass Ihre Volatilitätsbenchmarks relevant bleiben und auf die jüngsten Marktbedingungen reagieren.

F: Warum sind Perzentilbänder in einem Volatilitätskegel wichtig?

Perzentilbänder helfen Händlern dabei, die aktuellen Volatilitätsniveaus zu kontextualisieren. Sie zeigen, wo aktuelle Lesungen im Verhältnis zu historischen Verteilungen stehen, sodass Händler extreme Lesungen identifizieren können, die weitere Untersuchungen oder Maßnahmen rechtfertigen können.