Can intermarket analysis predict market direction?

Not in our testing. Across 5+ independent market states, conditioning had zero power over next-move direction — a flat null every time. What it does predict is volatility and correlation, the second moment, not the first.

If direction is a null, what is intermarket data good for?

Volatility and correlation. A HAR-plus-implied model reaches an out-of-sample R² near 0.6 forecasting next-session volatility, and the vol-risk-premium (implied above realised in ~85% of months) is a real carry edge — with a nasty tail.

Should I sell volatility into the Fed decision?

On our data, no. The Fed day is a below-average day to be short vol: the realised move offsets the implied crush, leaving the short-vol premium about 5 to 7 basis points below the everyday premium. Harvest the premium continuously, not around events.

Is the volatility-risk-premium safe to trade?

It is real — a matched-maturity short-vol carry runs a Sharpe near 0.74 — but the return distribution has severe negative skew. One volatility spike can erase a year of carry. Tradeable only with hard tail-sizing, and never passively.

독립적인 시장 간 연구

변동성은 예측 가능합니다. 방향은 그렇지 않습니다.

우리는 5개 이상의 독립적인 시장 상태에 걸쳐 조건화를 테스트했습니다. 매번 동일한 결과가 나왔습니다. 즉, 시장 상태는 변동성과 상관관계를 강력하게 움직이며(표본 외 다음 세션 변동성 R²는 0.6에 근접), 방향에는 전혀 영향을 미치지 않습니다. 이것이 시장 간 신호가 계속 실패하는 전체 이유입니다. 여러분은 한 시장이 다른 시장의 방향을 예측하도록 요구해왔습니다. 시장은 단지 그 크기에 대해서만 알려줍니다.

2차 모멘트는 상태에 따라 변하지만, 1차 모멘트는 그렇지 않습니다. 변동성 체제, 세션, 분기 단계, 딜러 감마 체제 및 인플레이션 체제에 걸쳐 측정되었습니다. 딜러 감마 조건화만으로도 실현 범위에서 t-통계량 9에 근접합니다. 방향은 이 모든 경우에 무효로 유지됩니다.

~0.6다음 세션 변동성 예측을 위한 표본 외 R² (HAR + 내재)

null5개 이상의 상태 중 어느 하나에 조건화된 방향

2,700+동일한 방식으로 감사된 전략 및 지표

한 문장으로 요약한 2차 모멘트 법칙

시장 상태(고변동성 체제, 세션, 딜러 감마 설정 등)에 조건화하면 2차 모멘트(변동성, 상관관계, 의존성 구조)를 재구성할 수 있습니다. 하지만 1차 모멘트(다음 가격 방향)는 건드리지 않습니다. 이것은 우리의 아이디어가 아닙니다. 이는 학술 문헌에서 가장 오래 지속되는 결과 중 하나입니다. Dacco-Satchell과 Guidolin-Timmermann은 체제가 분산과 할당에 도움이 되지만 방향성 신호에는 실패한다는 것을 발견했습니다. 우리는 자체 데이터로 다섯 가지 방식으로 이를 확인했으며, 이는 전체 시장 간 분석 장르에서 무효 결과가 나오는 이유를 설명합니다.

"X가 빨간색일 때 Y를 매수하라"는 모든 규칙은 시장 간 통찰력으로 위장한 방향성 베팅입니다. 그것이 실패하는 순간입니다. 관계는 실제 존재하며(공분산에 존재), 하지만 캔들의 색깔을 가리키는 것은 아니었습니다.

시장은 다음 움직임의 크기를 알려줍니다. 방향은 알려주지 않습니다.

조건화가 실제로 움직이는 것

우리는 변동성 체제, 거래 세션, 분기 및 달력 단계, 딜러 감마(GEX), 인플레이션 체제 등 5개 이상의 상태에 걸쳐 동일한 테스트를 실행했습니다. 모든 경우에 시장 상태는 실제 통계적 힘으로 실현 변동성과 교차 자산 상관관계를 지배합니다. 실현 범위에 대한 딜러 감마 조건화는 t-통계량 9에 근접합니다. 이것은 스스로 납득시키는 미미한 효과가 아닙니다. 그것은 벽입니다.

그런 다음 우리는 동일한 메커니즘을 방향에 적용했습니다. 아무것도 없었습니다. 5개 모든 상태에서 완전한 무효였으며, 축소하거나 구제할 것이 전혀 없었습니다. 변동성에 대해 소리치던 상태는 방향에 대해서는 침묵합니다. 동일한 데이터, 동일한 기간, 정반대의 결론입니다.

거래 가능한 측면에서 얻을 수 있는 것

2차 모멘트 법칙은 막다른 길이 아닙니다. 그것은 방향 전환입니다. 움직임의 크기가 조건화가 예측하는 것이라면, 그 크기가 여러분이 기반으로 삼을 것입니다.

변동성은 진정으로 예측 가능합니다. 표준 HAR 모델에 옵션 내재 변동성을 더하면 다음 세션 실현 변동성에 대해 표본 외 R²가 0.6에 근접합니다. 동일한 입력값을 사용하는 방향 모델은 자체 노이즈를 제거하지 못합니다.
변동성 위험 프리미엄은 실제입니다. 내재 변동성은 약 85%의 월에서 후속 실현 변동성보다 높게 유지됩니다. 만기 일치 단기 변동성 캐리는 Sharpe 비율 0.74에 근접합니다. 이것은 차트 패턴이 아니라 비용을 지불하고 얻는 우위입니다.
암호화폐는 무료이며 항상 작동하는 변동성 측정기입니다. 글로벌 위험에 대한 24시간 연중무휴 판독값입니다. 옵션 내재 변동성이 없는 곳에서 유용하지만, 잘 계측된 시장에서는 이미 가지고 있는 내재 변동성에 포함됩니다.

변동성 프리미엄의 함정: 매도하기 전에 꼬리를 읽으십시오

Sharpe 비율 0.74는 깨끗해 보이지만, 어떻게 만들어지는지 보면 그렇지 않습니다. 단기 변동성 캐리는 대부분의 달에 소량의 프리미엄을 벌어들이고, 한 달에 큰 손실을 돌려줍니다. 수익 분포는 심각한 음의 왜곡을 가지며, 잘못된 방식으로 꼬리 집중적입니다. 단 한 번의 변동성 급등으로 한 세션에서 1년치 캐리를 지울 수 있습니다. 프리미엄은 진짜입니다. 경로는 지뢰밭입니다. 엄격한 꼬리 크기 조절을 통해서만 거래 가능하며, 수동적인 것과는 정반대입니다.

우리가 깨뜨린 신화: "연준 회의 전에 변동성을 매도하라"

인기 있는 개인 투자자들의 주장: Fed 결정 전에 스트래들을 매도하고 변동성 급락으로 이익을 얻으십시오. 내재 변동성 급락은 실제입니다. 발표 후 내재 변동성은 실제로 붕괴됩니다. 하지만 거래 가능한 프리미엄은 존재하지 않습니다. 우리 데이터에 따르면, Fed 당일은 변동성을 매도하기에 평균 이하의 날입니다. 이벤트의 실현 움직임이 급락을 상쇄하여, Fed 당일 단기 변동성 프리미엄은 일상적인 프리미엄보다 약 5~7 베이시스 포인트 낮습니다.

다시 읽어보십시오. 이것은 주장을 뒤집습니다. 모두가 매도하라고 말하는 그 날에 추가적인 위험을 감수하면서, 임의의 화요일보다 적은 프리미엄을 얻는 것입니다. 변동성 위험 프리미엄은 무조건적입니다. 이벤트 주변이 아니라 지속적으로 수확하십시오. 이벤트 타이밍을 견뎌낸 시장 간 우위를 원한다면, 그것은 급락이 아니라 드리프트입니다. pre-FOMC drift는 별도로 다루었습니다.

2차 모멘트를 정직하게 테스트하는 방법

변동성과 상관관계는 이분산성 때문에 관계가 없는 곳에 관계가 있는 것처럼 속이기 쉽습니다. 따라서 변동성 측면은 세 가지 관문을 통과합니다. 변동성 자체가 주입하는 상관관계 편향에 대한 Forbes-Rigobon 조정, 공유 분산만 측정하지 않도록 GARCH-비변동화된 잔차, 그리고 단순 상관관계가 거짓일 때도 살아남는 스케일 불변 의존성 측정입니다. 방향은 변동성-무효에 대해 벤치마킹되므로 신호는 단순히 바쁘게 보이는 것이 아니라 노이즈를 이겨야 합니다. 변동성 수치는 표본 외 및 walk-forward 방식으로 2012년부터 2026년까지, 중요한 곳에서는 만기 일치 및 비용 고려 방식으로 산출됩니다.

그 아래에는 나머지 감사와 동일한 엔진이 있습니다. 13년간의 CME 데이터에서 가져온 선물, 틱 수준의 실제 매수/매도 호가를 사용하는 FX, 유동성을 고려한 주식, 암호화폐 현물 및 무기한 선물입니다. 빠른 모델이 대부분의 작업을 수행하고, 가장 강력한 모델은 모든 명백한 생존자를 깨뜨리려고 시도하며, 미래 예측 및 불가능한 체결을 찾아냅니다. 2,700개 이상의 전략과 지표가 이를 통과했습니다. 대부분은 반대편으로 나오지 못했습니다.

연구 및 교육 목적이며, 금융 조언이 아닙니다. 신호나 수익 약속은 없습니다. 독립적이며, TradingView와 제휴하지 않습니다.

관계, 명명됨 — 판결과 함께

이 페이지는 법칙을 제공합니다. 하지만 제공하지 않는 것은 원장입니다. 즉, 우리가 테스트한 특정 시장 간 관계 및 변동성 규칙, 어떤 것이 유지되고 어떤 것이 깨졌는지, 그리고 각 결정 뒤에 있는 정확한 비용 후 수치입니다. 그것이 바로 The No List입니다. 우리가 감사한 모든 전략과 지표가 이름과 함께, 그 판결과 생존 또는 실패 이유가 명시되어 있습니다.

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FAQ

시장 간 분석으로 시장 방향을 예측할 수 있습니까?

저희 테스트에서는 그렇지 않습니다. 5개 이상의 독립적인 시장 상태에 걸쳐, 조건화는 다음 움직임의 방향에 대해 전혀 영향력이 없었습니다. 매번 완전한 무효였습니다. 예측하는 것은 변동성과 상관관계, 즉 2차 모멘트이지 1차 모멘트가 아닙니다.

방향이 무효라면, 시장 간 데이터는 무엇에 유용합니까?

변동성과 상관관계입니다. HAR-플러스-내재 모델은 다음 세션 변동성 예측에서 표본 외 R²가 0.6에 근접하며, 변동성 위험 프리미엄(약 85%의 월에서 실현 변동성보다 높은 내재 변동성)은 실제 캐리 우위입니다. 다만, 좋지 않은 꼬리가 있습니다.

연준 결정 전에 변동성을 매도해야 합니까?

저희 데이터에 따르면, 아닙니다. Fed 당일은 변동성을 매도하기에 평균 이하의 날입니다. 실현 움직임이 내재 변동성 급락을 상쇄하여, 단기 변동성 프리미엄이 일상적인 프리미엄보다 약 5~7 베이시스 포인트 낮게 남습니다. 프리미엄은 이벤트 주변이 아니라 지속적으로 수확하십시오.

변동성 위험 프리미엄은 거래하기에 안전합니까?

실제입니다. 만기 일치 단기 변동성 캐리는 Sharpe 비율 0.74에 근접합니다. 하지만 수익 분포는 심각한 음의 왜곡을 가집니다. 한 번의 변동성 급등으로 1년치 캐리를 지울 수 있습니다. 엄격한 꼬리 크기 조절을 통해서만 거래 가능하며, 절대 수동적으로는 안 됩니다.