Language
Country/Area
No result found
Tahukah Anda bagaimana varians terealisasi (RV) mengungkapkan volatilitas tersembunyi di pasar?
Di pasar keuangan, volatilitas memainkan peran penting, dan varians terealisasi (RV) merupakan metode penting untuk mengukur volatilitas ini. Varians terealisasi diperoleh dengan menghitung jumlah kuadrat pengembalian selama periode waktu tertentu. Misalnya, dalam bulan tertentu, jumlah kuadrat pengembalian harian dapat memberikan ukuran perubahan harga selama bulan tersebut. Varians terealisasi tidak biasa karena merupakan kuantitas acak dan karenanya bervariasi dari waktu ke waktu dan dengan kondisi pasar.
Varians terealisasi merupakan indikator yang relatif akurat untuk menghitung volatilitas dan memiliki signifikansi praktis yang penting untuk prediksi dan evaluasi volatilitas.
Cara menghitung varians
Varians terealisasi biasanya dihitung dengan mengambil jumlah kuadrat pengembalian selama hari tertentu. Ini berarti bahwa profesional keuangan dapat dengan cepat memperoleh volatilitas untuk hari tertentu berdasarkan data perdagangan hari itu. Estimasi volatilitas jangka pendek ini penting bagi pedagang harian karena mereka perlu bereaksi cepat berdasarkan informasi terbaru.
Menerapkan Volatilitas dan Metrik Terkait Lainnya
Dari varians yang terealisasi, kita juga dapat menghitung volatilitas yang terealisasi. Volatilitas yang terealisasi adalah akar kuadrat dari varians yang terealisasi dan perlu dikalikan dengan konstanta yang sesuai untuk mengubahnya menjadi skala tahunan. Misalnya, jika RV dihitung sebagai jumlah kuadrat pengembalian harian untuk bulan tertentu, maka volatilitas terealisasi tahunan dapat diperkirakan sebagai berikut:
Volatilitas Tahunan = sqrt(252 × RV)
Fitur Ideal
Idealnya, varians yang terealisasi adalah perkiraan stabil dari variasi kuadrat dari proses harga. Ini berarti bahwa ketika kualitas data baik dan kondisi pasar stabil, hasil data varians yang terealisasi sangat andal. Namun, pada kenyataannya, pasar keuangan sering dipengaruhi oleh berbagai faktor, yang juga menimbulkan tantangan pengukuran.
Varians yang terealisasi dihitung berdasarkan sejumlah besar pengembalian intraday, dan seiring bertambahnya ukuran sampel, hasilnya akan semakin mendekati varians kuadratik yang sebenarnya.
Tantangan kebisingan
Ketika data harga rentan terhadap kebisingan, varians yang terealisasi mungkin tidak secara akurat memperkirakan jumlah yang diharapkan. Dalam konteks ini, banyak pakar keuangan telah mulai mengeksplorasi metode pengukuran volatilitas yang terealisasi yang kuat, seperti estimasi kernel yang terealisasi, yang bertujuan untuk mengurangi dampak kebisingan pada hasil.
Penerapan varians
Varians yang terealisasi memiliki berbagai macam penerapan di pasar keuangan, mulai dari manajemen risiko hingga perkiraan pengembalian portofolio, yang semuanya bergantung pada pemahaman yang komprehensif tentang fluktuasi pasar. Investor dan analis keuangan menggunakan varians yang terealisasi untuk menilai tindakan apa yang harus diambil sebagai respons terhadap kemungkinan fluktuasi pasar. Misalnya, ketika varians yang terealisasi berada di atas rata-rata historisnya, pasar mungkin menunjukkan ketidakstabilan yang lebih besar, yang dapat mendorong investor untuk mempertimbangkan kembali strategi posisi mereka.
Prospek Masa Depan
Seiring kemajuan teknologi, perhitungan varians akan menjadi lebih tepat dan efisien. Pengembangan alat analisis data akan memungkinkan lebih banyak investor untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam analisis waktu nyata dan prediksi fluktuasi. Dengan munculnya perdagangan algoritmik, permintaan untuk varians yang terealisasi tidak diragukan lagi akan meningkat, dan persaingan di pasar akan menjadi lebih ketat di masa mendatang.
Dalam lingkungan pasar yang berubah dengan cepat dan dinamis seperti itu, satu pertanyaan yang perlu kita pikirkan adalah: Dapatkah varians yang terealisasi terus memainkan peran penting dalam membimbing investor untuk membuat keputusan yang bijaksana di pasar keuangan masa depan?
