Comment déterminer la volatilité attendue du contrat à travers le cône de volatilité?

Le cône de volatilité aide les commerçants à évaluer si le courant implicite de la volatilité dans les contrats à terme cryptographique est élevé ou faible par rapport aux modèles historiques, en aidant la gestion des risques et les décisions de stratégie.

Jun 19, 2025 at 12:28 pm

Comprendre les bases de la volatilité des contrats de crypto-monnaie

Dans le domaine du trading des crypto-monnaies, la volatilité est une mesure clé que les commerçants utilisent pour évaluer les risques et la récompense potentiels. Lorsque vous traitez des contrats à terme , comprendre à quel point un actif pourrait devenir volatile au fil du temps est crucial pour le dimensionnement des positions, la gestion des risques et le développement de la stratégie. Le cône de volatilité sert d'outil visuel et analytique qui aide les traders à comparer la volatilité réalisée sur différents délais et à déterminer si les niveaux de volatilité implicites de courant sont élevés ou faibles par rapport aux modèles historiques.

Le cône de volatilité trace essentiellement la distribution historique de la volatilité réalisée sur diverses périodes de look. Cela permet aux traders de voir si les conditions actuelles du marché se trouvent dans les gammes normales ou s'il y a un écart qui pourrait signaler une opportunité de négociation potentielle ou un risque accru.

Qu'est-ce qu'un cône de volatilité?

Un cône de volatilité est une représentation graphique qui montre la volatilité historique d'un actif sur plusieurs intervalles de temps. Il comprend généralement des niveaux de centile (comme 10e, 25e, 50e, 75e et 90e centiles) pour indiquer où se situe la volatilité du courant par rapport au comportement passé.

Pour construire un cône de volatilité:

• Sélectionnez un instrument financier, comme un contrat à terme crypto (par exemple, BTC-USD perpétuel).
• Calculez la volatilité réalisée annualisée sur les fenêtres roulantes de différentes longueurs (par exemple, 5 jours, 10 jours, 20 jours, 60 jours, etc.).
• Triez ces volatilités et calculez les centiles statistiques pour chaque longueur de fenêtre.
• Tracez les résultats sur un graphique avec l'axe X représentant la fenêtre temporelle et l'axe y montrant le pourcentage de volatilité.

Cette visualisation permet aux traders de déterminer rapidement si les niveaux de volatilité implicites de courant sont relativement élevés ou faibles, en particulier en comparant les prix des options ou les primes à terme.

Rassembler les données des prix historiques pour l'analyse

Avant de construire un cône de volatilité, vous devez recueillir des données de prix historiques suffisantes pour le contrat de crypto-monnaie que vous analysez. Par exemple, si vous évaluez les contrats à terme Bitcoin, percevez au moins un an de prix de clôture quotidiens.

Voici comment procéder:

• Téléchargez les données de prix historiques à partir d'échanges fiables ou d'API comme Binance, Bybit ou Kraken.
• Assurez-vous que l'ensemble de données comprend des horodatages et des prix de clôture pour la cohérence.
• Utilisez des outils comme Python (avec Pandas et Bibliothèques Numpy) ou Excel pour traiter et analyser efficacement les données.

Une fois les données prêtes, vous pouvez calculer les rendements et commencer à calculer les mesures de volatilité réalisées pour différents horizons temporels.

Calcul de la volatilité réalisée à travers les intervalles de temps

La volatilité réalisée est calculée en utilisant l'écart type des rendements du logarithme sur une période spécifique. Voici comment le calculer étape par étape:

• Calculez les rendements logarithmiques: log (pt / pt-1) , où pt est le prix au temps t.
• Calculez l'écart type de ces rendements sur une fenêtre choisie (par exemple, 5 jours).
• Multipliez par la racine carrée du nombre de jours de trading dans un an (généralement 365 pour les marchés cryptographiques) pour annuler la volatilité: σ_realized = σ_window * sqrt (365) .

Répétez ce processus pour plusieurs tailles de fenêtre (par exemple, 5, 10, 20, 60, 120 jours). Une fois que vous avez toutes les valeurs de volatilité, triez-les par taille de fenêtre et calculez les centiles souhaités pour construire la structure du cône.

Interprétation du cône de volatilité pour le trading contractuel

Après avoir tracé le cône de volatilité, les commerçants peuvent l'interpréter en comparant la volatilité implicite du courant à la distribution historique. Si la volatilité implicite d'un contrat à terme crypto est supérieure au 75e centile pour une fenêtre donnée, il suggère que le marché s'attend à une volatilité plus élevée que d'habitude. Inversement, s'il est inférieur au 25e centile, cela peut indiquer une complaisance ou une réduction des attentes pour les oscillations de prix.

Par exemple:

• Si la volatilité implicite des contrats à terme sur BTC se situe à 60% tandis que le cône de volatilité de 30 jours montre le 75e centile à 55%, cela implique des attentes élevées pour les mouvements à court terme.
• Si les options d'ETH sont évaluées avec une volatilité qui tombe en dessous de la médiane historique, cela pourrait suggérer une sous-évaluation ou un manque d'anticipation pour des mouvements importants.

Les commerçants peuvent utiliser ces informations pour prendre des décisions éclairées sur la saisie ou la sortie des positions, les stratégies de couverture ou l'identification des erreurs de création sur les marchés des dérivés.

Construire et visualiser le cône de volatilité à l'aide de Python

Pour ceux qui sont à l'aise avec le codage, voici un guide simplifié pour construire un cône de volatilité à l'aide de Python:

• Importez les bibliothèques nécessaires: Importez des pandas en tant que PD, Numpy que NP, Matplotlib.pyplot as PLT .
• Chargez des données de prix historiques dans un retournement de données et calculez les rendements du journal.
• Définissez une liste de tailles de fenêtre (par exemple, [5, 10, 20, 60, 120]) et faire une boucle à travers chacune pour calculer la volatilité du roulement.
• Collectez toutes les valeurs de volatilité pour chaque fenêtre et calculez les centiles (par exemple, en utilisant np.percentile () ).
• Tracez les résultats à l'aide de Matplotlib, affichant la volatilité sur l'axe Y et la taille de la fenêtre sur l'axe X, avec des régions ombrées pour chaque bande de centile.

Cette approche basée sur le code offre une flexibilité et une personnalisation, ce qui facilite la mise à jour et la réanalyse régulièrement des tendances de la volatilité.

Questions fréquemment posées

Q: Quelle est la différence entre la volatilité réalisée et implicite dans le contexte d'un cône de volatilité?

La volatilité réalisée se réfère à la volatilité historique réelle observée sur le marché, calculée à partir des mouvements de prix passés. La volatilité implicite, en revanche, est dérivée des prix des options ou des contrats à terme et reflète les attentes du marché pour la volatilité future. Un cône de volatilité utilise principalement une volatilité réalisée pour établir des repères historiques par rapport auxquels la volatilité implicite peut être comparée.

Q: Le cône de volatilité peut-il être utilisé pour des actifs autres que les crypto-monnaies?

Oui, la méthodologie du cône de volatilité n'est pas exclusive aux crypto-monnaies. Il a été largement appliqué sur les marchés traditionnels - tels que les actions, les matières premières et le forex - pour analyser les modèles de volatilité et éclairer les décisions de négociation.

Q: À quelle fréquence dois-je mettre à jour mon analyse du cône de volatilité?

Compte tenu de la nature dynamique des marchés des crypto-monnaies, il est conseillé de mettre à jour votre cône de volatilité hebdomadaire ou bihebdomadaire. Cela garantit que vos références de volatilité restent pertinentes et sensibles aux conditions du marché récentes.

Q: Pourquoi les bandes centiles sont-elles importantes dans un cône de volatilité?

Les bandes de centile aident les traders à contextualiser les niveaux de volatilité actuelle. Ils montrent où les lectures actuelles sont relatives aux distributions historiques, permettant aux commerçants d'identifier des lectures extrêmes qui peuvent justifier une enquête ou une action plus approfondie.