Implied vs realised volatility monitor

La volatilité est-elle chère ?

La volatilité est-elle chère aujourd'hui ? Données au 2026-10-15.

Séries non couvertes : Euro Stoxx 50 / VSTOXX (missing data)

S&P 500 / VIX

Estimateur RV : cc_21 — 40% of opens equal the prior close: range/overnight estimators unreliable, using close-to-close

Signal au 2026-10-15
Neutre
z-score + structure par terme
Vol implicite 30j
16.5 %
Vol réalisée
10.1 %
cc_21
Spread IV − RV
+6.4 pts
ratio 1.64
z-score du spread
+0.30
fenêtre 1 an
IV Rank / Percentile
17 / 38
1 an
Courbe VIX
contango
VIX3M − VIX = +2.0 pts

Nasdaq-100 / VXN

Estimateur RV : cc_21 — 30% of opens equal the prior close: range/overnight estimators unreliable, using close-to-close

Signal au 2026-10-15
Neutre
z-score seul (pas de courbe)
Vol implicite 30j
22.9 %
Vol réalisée
16.9 %
cc_21
Spread IV − RV
+6.0 pts
ratio 1.36
z-score du spread
+0.32
fenêtre 1 an
IV Rank / Percentile
35 / 45
1 an

Structure par terme de la vol implicite

Contango (VIX < VIX3M) : régime calme, le marché paie une prime pour l'incertitude future. Backwardation : stress, la vol immédiate dépasse la vol à 3 mois.

Choix de l'estimateur de vol réalisée

Parkinson, Garman-Klass et Rogers-Satchell ignorent le gap de nuit et sous-estiment la vol totale ; Yang-Zhang le capture et reste efficace, à condition que les prix d'ouverture soient fiables.

Prime de risque de variance

Chaînes d'options (snapshots quotidiens)

IV recalculée (Black-76) sur les mids OTM, forward implicite par parité call-put, ATM 30j interpolé en variance totale, risk reversal 25Δ = IV(call 25Δ) − IV(put 25Δ).

Test du signal : un spread élevé précède-t-il une vente de vol gagnante ?

Échantillon 1990-06-29 → 2026-09-16. Trade : vente d'un variance swap 30j au strike IV(t), réglé sur la variance réalisée des 21 séances suivantes ; P&L par unité de vega notionnel, en points de vol, coût 0.5 pt déduit. Filtre de courbe : oui.

Vendre la variance les jours neutres rapporte 2.20 pt (t = 5.5). Écart vs neutre — les jours « vol chère » : +0.72 pt (t = 1.2, faible (1 < |t| < 2)) ; les jours « vol bon marché » : -5.34 pt (t = -0.9, non significatif).

P&L à 21 jours par état du signal

n mean median hit_rate std t_nw worst cvar5 skew n_monthly mean_monthly t_monthly
Toujours vendre 9119 2.15 3.45 84% 10.35 5.22 -252.7 -25.0 -12.51 435 2.18 5.11
Vol chère (+1) 463 2.92 3.80 79% 4.22 5.18 -13.3 -8.6 -1.19 22 1.57 1.65
Neutre (0) 8503 2.20 3.42 84% 10.10 5.49 -252.7 -23.4 -13.63 404 2.66 10.01
Vol bon marché (-1) 153 -3.14 5.02 74% 25.22 -0.53 -120.9 -84.3 -2.37 9 -18.03 -1.12

t_nw : t-stat Newey-West (lag 20) sur observations quotidiennes chevauchantes ; *_monthly : un trade toutes les 21 séances, sans chevauchement. cvar5 : perte moyenne des 5 % pires cas.

trades pnl_total pnl_par_trade hit_rate pire_trade sharpe_annualisé max_drawdown
Toujours vendre 435 949 2.18 82% -120.9 0.85 -143.9
Vendre si vol chère 22 35 1.57 73% -9.9 0.26 -9.9
Vendre sauf si bon marché 426 1111 2.61 82% -36.2 1.68 -36.2

Sharpe calculé sur toutes les dates de roll (0 quand la stratégie est à plat). Le VIX n'est pas négociable : un vrai variance swap se traite au-dessus du VIX (convexité, sauts) et avec une fourchette — d'où le coût déduit, qui reste une approximation.

Robustesse : seuil et fenêtre du z-score

fenêtre_z z_seuil n_riche n_bon_marché pnl_neutre excès_riche t_riche excès_bon_marché t_bon_marché
126 0.50 1434 182 2.18 0.55 1.05 -4.99 -1.01
126 1.00 611 144 2.21 0.86 1.52 -6.30 -1.04
126 1.50 175 110 2.24 0.72 0.93 -7.20 -1.11
126 2.00 48 81 2.21 1.45 1.39 -5.90 -0.89
252 0.50 1384 183 2.16 0.58 1.10 -4.91 -0.97
252 1.00 463 153 2.20 0.72 1.17 -5.34 -0.91
252 1.50 105 124 2.21 0.85 0.99 -5.55 -0.88
252 2.00 36 89 2.20 1.49 1.19 -5.87 -0.86
504 0.50 1344 189 2.13 0.49 0.88 -4.72 -0.96
504 1.00 443 153 2.15 0.75 1.16 -4.92 -0.83
504 1.50 89 131 2.18 0.12 0.13 -5.29 -0.77
504 2.00 32 108 2.17 -0.04 -0.02 -5.42 -0.75

Stabilité par sous-période

période n pnl_neutre excès_riche t_riche excès_bon_marché t_bon_marché
1990–2011 5422 2.79 1.02 1.16 -11.33 -1.29
2012–2015 1006 1.94 0.17 0.13 2.28 4.19
2016–2019 1006 1.70 0.08 0.09 2.73 2.43
2020–2022 756 -1.17 6.19 1.54 4.54 0.68
2023–2026 929 2.12 0.89 0.63 7.17 7.08