計算R點差（具有正值和負值）的波動率R

我正嘗試使用R中的TTR包和volatility（）函數來計算兩個底線之間的點差的滾動30日波動率。計算R點差（具有正值和負值）的波動率R

這裏是我的代碼剝離版本至今（已拉/清理的數據，日期匹配等）：

asset1 <-c(rnorm(100, mean=50)) 
asset2 <-c(rnorm(100, mean=50)) 
spread <-c(asset1-asset2) 
vClose.spread <-volatility(spread, n=30, calc="close", N=252)

現在我來到這裏的錯誤是：

Error in runCov(x, x, n, use = "all.obs", sample = sample, cumulative) : 
    Series contain non-leading NAs 
In addition: Warning message: 
In log(x) : NaNs produced

任何協助或方向，不勝感激。

來源

2013-05-22 Evan Scott

拍在這裏暗，但嘗試'vClose.spread <-volatility（擴散，N = 30，計算值= 「關閉」，N = 252，類型= 「連續」）' – qwwqwwq

volatility計算價格時間序列的波動率：它只適用於正數量。您可以直接使用runSD。

# Standard deviation of the spread 
sqrt(252) * runSD(spread, 30) 
# Standard deviation of the change in spread 
sqrt(252) * runSD(diff(spread), 30)

來源

2013-05-22 08:00:39

謝謝@文森特。我知道從時間序列計算出來的波動性，但是我之前並沒有意識到它不會處理0或負的價格。爲了得到年化波動率，我稍微改變了你的第二個等式： 'x2 < - （sqrt（1/252））* runSD（diff（spreadb12,30））* 100' 這似乎給出了結果與我在市場上看到的一致。你有什麼想法嗎？再次感謝你的幫助。 –

用sqrt（252）進行劃分看起來不正確：每日波動率（由'runSD'計算）應該比年化波動率低。這可能是您的評論中的錯字，但'30'不應位於diff中：它是'runSD'的參數。 –

你說得對。在我的數據集中出現什麼奇怪的是：當我看着我的數據集和檢查每日卷，30天卷和90天實現卷，我有以下結果： 90d實現了最高平均值和中位數隨後是30天，然後每天。我不會期望這是正常分佈。每日與30天和90天相比，SD和範圍要大得多（這很直觀）。我的理解是否正確：數據可能有極端峯度，在較長的時間框架內變得無聲？這是我能想到這樣一個結果的唯一方法。 –

計算R點差（具有正值和負值）的波動率R

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