σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Parcours statsmodels›Module 3 · Coupes transversales et queues›Sujet 3.2·~55 minAvancé

Régression quantile pour la valeur à risque

Position dans le parcoursModule 3 sur 3 · Sujet 2 sur 4
3.2 Régression quantile pour la valeur à risque
—Score du lab— / 100XP total—Série—

Modéliser la queue, pas la moyenne

Les moindres carrés ajustent la moyenne : ils minimisent Σeₜ². Le quantile q de y sachant x est la valeur sous laquelle tombe une part q des résultats, et la régression quantile l'ajuste en minimisant la perte pinball Σρ_q(eₜ) avec ρ_q(e)=max(q e, (q-1) e) et e=y-prévision. Une sous-prévision coûte q par unité, une sur-prévision 1-q : l'asymétrie tire la droite vers le quantile q. À q=0,5 la perte vaut la moitié de l'erreur absolue et l'ajustement est la médiane. QuantReg(y, sm.add_constant(X)).fit(q=0.05) ajuste le quantile à 5 % ; res.params contient l'ordonnée et les pentes. Des quantiles différents peuvent avoir des pentes différentes, et c'est tout l'intérêt : l'effet de x peut porter sur la dispersion du résultat, pas sur son centre.

Utilisez la volatilité annualisée sur 21 jours pour prévoir le rendement du lendemain de SPY sur 5 383 jours. La pente vaut -0,096 au quantile 5 %, +0,087 au quantile 95 % et 0,001 à la médiane, alors que les moindres carrés trouvent 0,0008 : la moyenne ne bouge pas avec la volatilité, les queues si, dans les deux sens. L'ajustement à 5 % donne un tableau de valeur à risque, -(a+b·vol) : 1,2 % à une volatilité de 10 %, 2,2 % à 20 %, 6,3 % à 60 %. Jugez-le comme une prévision. La perte pinball sur les 30 % de jours les plus récents est 0,001295 contre 0,001342 pour le quantile 5 % inconditionnel, un gain modeste. La couverture, la part des jours où le rendement est sous le quantile prédit, devrait être proche de 5 % partout. La valeur à risque inconditionnelle est dépassée 2,2 % des jours calmes et 7,8 % des jours agités ; la conditionnelle donne 6,7 %, 4,3 %, 2,8 % : mieux équilibrée, pas parfaite, voilà à quoi ressemble l'honnêteté hors échantillon.

  • La régression quantile minimise la perte pinball max(qe,(q-1)e) et ajuste n'importe quel quantile, pas seulement la moyenne.
  • Les pentes peuvent différer selon le quantile : la volatilité déplace les queues du rendement suivant et laisse sa moyenne.
  • Contrôlez la couverture globalement et par régime : une valeur à risque à 5 % doit être dépassée environ 5 % du temps partout.

Lab : ce qui est noté

  • L'ajustement quantile10 pts
  • Pentes par quantile10 pts
  • Le quantile ajusté5 pts
  • La perte pinball15 pts
  • La couverture5 pts
  • Couverture par tercile de volatilité15 pts
  • Valeurs à risque10 pts
  • Hors échantillon15 pts
  • L'étude quantile15 pts
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