InsidersTradesSigma
Mesures de performance et de risque
Un estimateur de volatilité utilisant les prix intrajournaliers hauts, bas, ouverture et clôture qui réduit le bruit des composantes de microstructure et de marche aléatoire par rapport à la volatilité clôture-à-clôture.
La volatilité de Garman-Klass a été introduite par Garman et Klass (1980) pour exploiter l'ensemble des informations de prix intrajournaliers disponibles dans les données OHLC standard. Contrairement aux estimateurs de volatilité réalisée qui nécessitent des données tick-by-tick, Garman-Klass fournit un estimateur sans biais de forme fermée qui exploite la relation entre les écarts haut-bas, haut-clôture et bas-clôture pour isoler la volatilité véritable de l'erreur de mesure et du rebond acheteur-vendeur. Cela la rend particulièrement précieuse dans les systèmes de notation quantitative où les contraintes d'efficacité informatique et de disponibilité des données favorisent les données OHLC à fréquence quotidienne par rapport à la reconstruction du carnet d'ordres à l'échelle microseconde.
Dans les plates-formes de détection du délit d'initié et d'abus de marché, la volatilité de Garman-Klass sert de dénominateur robuste pour le scoring de conviction et la mise à l'échelle des signaux, car elle capture la volatilité réelle de l'actif sans contamination par les chocs de liquidité transitoires. Quand une concentration anormale d'activité d'initié se produit dans des régimes de faible volatilité, le rapport signal-sur-bruit des métriques de détection s'améliore considérablement. L'insensibilité de l'estimateur aux écarts de nuit et aux enchères d'ouverture réduit également les faux positifs dans les systèmes de surveillance qui contrôlent les modèles de négociation avant annonce.
Formule