VIX 波动率预示着崩盘吗？

前卫的投资者可能会掀起一股抛售潮。 密切关注市场动荡。

市场似乎变得异常火爆。 标准普尔 500 指数 3.1 月 4 日上涨 2.8%，7 日下跌 XNUMX%。 如果市场表现正常，这样的走势应该很少见，分别发生三年一次和一年一次。

一周内两次大动作。 他们有地震前的前震感。 这些传言是否表明股市将在明年陷入灾难性的衰退？

市场的波动性值得关注：芝加哥期权交易所的波动率指数是一种基于期权的标普不确定性指标，自今年年初以来已经翻了一番。 但暂时不要去兑现。 首先看大局，这意味着成百上千的数据点。

从下面显示的四个图表中可以看到，这种远景不那么可怕。 这表明，虽然这些天股票比平时更剧烈，但它们并没有表现出伴随崩盘而来的那种波动。

三个百分点波动的问题在于它们相当于道琼斯指数的 1,000 点波动。 然后你得到大标题，你会害怕。

鲨鱼袭击和飓风也会发生同样的事情。 最近发生的一件事给人留下了关于不幸发生频率的强烈印象。 这种印象可能会被证明是错误的。 您可以通过查看大型数据集来纠正它。 这些图表使用可追溯到 1950 年的数据。

其中三个图表记录了历史价格。 它们显示了以不同规模衡量的波动水平：每日、每月和每季度。

第四个图表显示了 VIX 的位置。 这个备受关注的指数被计算为可以解释任何给定日期的期权价格的年化波动水平。 当期权交易者预计标准普尔指数会有更大的波动时，他们愿意为期权支付更多费用。

投机者可以押注股市的波动会越来越大，他们有时会在历史波动性减弱时下注。 任何事情都可能引发期权价格上涨——昨天的下跌、美联储加息、桥梁爆炸。 目前，VIX 远高于 19% 的长期平均水平，但与大流行开始时的可怕水平相去甚远。

如果股价表现正常，3% 的上涨或下跌将是非常罕见的。 在统计方面，它将处于 3-sigma 水平。

“正常”是什么意思？ 在这种情况下，这意味着，当您以对数衡量价格变动时，得到的分布看起来像熟悉的钟形曲线，描述如下 高度和披萨交货时间. 换句话说：股票价格走势具有对数正态分布。 嗯，差不多。

对数正态假设适用于大多数用途。 例如，它用于 Black-Scholes 期权估值公式。 该公式的一个变体反向运行，根据标准普尔 500 指数的近期期权价格生成 VIX 波动率指数。

但是对数正态曲线在计算超大移动的可能性方面做得很差。 例如，它预测，1987 年黑色星期一所见的那种单日崩盘将每 10 十亿分之十亿年仅发生一次。 好吧，我们发生了崩溃，而宇宙并没有那么古老。

7 月 226 日的小崩盘呢？ 对数正态表示，我们只会在 1950 个交易日内上调或下调该规模一次，或大约一年一次。 历史是另一回事。 自 59 年以来，这种跌幅每 XNUMX 天交易一次。

因此，下次当您看到有关道琼斯平均指数上涨 1,000 点的标题时，请深吸一口气，并访问一些将其置于上下文中的大型数据集。

有两个事实有助于将三个历史波动率图表相互关联。 首先是标准普尔指数自本世纪中叶以来每天 18,317 次波动的标准差达到 1%。 也就是说，每天 1% 的波动是市场的平均水平，值得耸耸肩。

然而，如果你一次只看 252 个交易日——这相当于一年的价值——你得到的标准差数字会稍微小一些。 每日波动率图表中的蓝线平均仅为 0.9%。

这两个标准差不完全相同的事实告诉你一些关于股票市场的事情。 这不是一个完全随机的游走。

相反，趋势有持续的轻微趋势。 我们有一些长达一年的时期，投资者感到看涨，因此每日波动围绕正数聚集，而在顽固的看跌情绪的其他一年期，波动集中在负数附近。 通过一年的历史，您可以看到集群。 使用 72 年的数据集，您可以将牛市和熊市放在一个大底池中，并且总体可变性更大。

关于我们最平静的股票市场的另一个事实是标准差随着时间段的平方根而上升。 由于 252 的平方根约为 16，因此每天 1% 的偏差转化为每年约 16% 的标准偏差。 或者，您可以查看这些数字的季度波动率，通常在 7% 到 8% 之间，然后将它们翻倍，接近相同的 16%。

今年我们会获得更多 3% 的变动吗？ 很有可能。 市场动荡，部分原因是有关俄罗斯、美元和美联储可能实施的硬着陆的所有头条新闻。 如果我是投机投资者，我会押注 VIX 会继续上涨。

是否会出现崩盘——今年熊市的延续（从目前的高点 -25%）将使累计损失达到 50%？ 也有可能，但可能性较小。

我们是否会再次发生像 35 年前那样的一日崩盘？ 我要伸出我的脖子说，下一个将发生在 1 vigintillion 年过去之前的某个时间。

股票有风险。 忍受它。