1. Стандартный рыночный метод (Подразумеваемая волатильность / Implied Volatility)Когда вы видите показатели «Вероятность прибыли» (POP) или «Дельта» на торговой платформе для розничных инвесторов, они рассчитываются с использованием
подразумеваемой волатильности (IV), а не метода Гармана-Класса.
- Источник: Она «выводится» обратным счетом (backed out) из модели Блэка-Шоулза на основе текущей рыночной цены опциона.
- Логика: Она представляет собой консенсус рынка относительно того, насколько сильно цена акции изменится в будущем.
- Почему не Гарман-Класс? Метод Гармана-Класса «смотрит в прошлое» (backward-looking). Он оценивает, как акция двигалась ранее. Маркет-мейкеры предпочитают прогнозные метрики для оценки текущего риска.
2. Как трейдеры используют Гармана-Класса (Волатильный арбитраж)Опытные трейдеры используют этот метод для расчета «справедливой» вероятности, чтобы сравнить её с мнением рынка.
Рабочий процесс:Расчет волатильности по Гарману-Классу: Трейдер использует цены открытия, максимума, минимума и закрытия (OHLC) актива, чтобы получить высокоэффективную оценку того, как на самом деле двигалась цена.
- [Формула упрощенно: Сигма (GK) равна корню из суммы взвешенных квадратов логарифмических разниц между максимумом/минимумом и закрытием/открытием].
Сравнение с подразумеваемой волатильностью:- Если Гарман-Класс (20%) < Implied Volatility (30%): Рынок закладывает в цену слишком сильное движение. Вероятность того, что акция останется в диапазоне, скорее всего, выше, чем считает рынок.
- Стратегия: Продажа опционов (сбор премии).
Расчет «истинной» вероятности: Трейдер подставляет волатильность Гармана-Класса в формулу вероятности (вместо IV), чтобы увидеть статистическую вероятность достижения ценой страйка, основанную на реальном недавнем поведении цены.
3. Почему именно Гарман-Класс?Вы можете спросить, почему трейдеры не используют просто стандартную историческую волатильность «по ценам закрытия» (Close-to-Close).
- Эффективность: Метод Гармана-Класса примерно в 7–8 раз эффективнее, чем простая волатильность Close-to-Close. Поскольку он использует максимум и минимум дня, он улавливает внутридневную волатильность, которую упускают стандартные расчеты.
- Снижение шума: Показатель сходится к «истинной» волатильности актива гораздо быстрее, а значит, для получения точной оценки требуется меньше дней данных.