最近我们被客户要求撰写关于量化策略的研究报告，包括一些图形和统计输出。
To
本文目标是创建合成波动率指数，1）当应用于标准普尔500指数时，尽可能地反映VIX指数；2）完全依靠价格作为输入，因此它可以应用于任何市场指数。
所述的解决方案是合成波动率指数。> Mov(ATR(1)/C,20,S)
下面我将尝试代码。
#*****************************************************************# 加载历史数据#*****************************************************************tickers = 'SP=^GSPC,VIX=^VIX'#*****************************************************************# 绘制数据#*****************************************************************layout(1:3)plot(SP)plot.legend('SP',SP)
matplot(scale(temp)
#*****************************************************************# 测试策略#*****************************************************************vol= SMA( SP),1/ Cl), 20 )high= vol > SMA(vol, 40)low= vol< SMA(vol, 40)plot(SP[index], type='l', plotX=F, x.highlight = highlight)
#*****************************************************************# 测试策略#*****************************************************************models = list()data$weight[] = NArun(data)#*****************************************************************# 报告#*****************************************************************#performance(models, T)
该估计值与TTR软件包提供的其他波动率估计值相似。
print(cor(, use='complete.obs',method='pearson'))
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