Фильтр для виксовых стратегий, основанный на mean-reveritng характере VIX. Берем две скользящие 10дневные средние-SMA и EMA. Если EMA>SMA, это говорит о том, что волатильность короткая выше средней и вероятно, вернется вниз. То есть если какая-то стратегия собирается шортить волатильность - делаем это только при условии EMA>SMA. Если собирается лонговать - при условии EMA<SMA. 

Прикинул на имеющихся виксовых стратегиях  -честно говоря особого эффекта не заметил.

Анализируется есть ли влияение поисковых запросов гугл на будущую реализованную волатильность. Добавляют в обычные модели (HAR, ARFIMA, AR и т.п.). Вроде как корреляция достаточно высокая, плюс есть неожиданный паттерн - рост корреляции на сравнительно дальних лагах - ок. 20.

Но если ошибки анализировать (MSE) out-of-sample ничего особо хорошего не видно - примерно на уровне обычных моделей.

Некоторая совокупность моментума (по МА(200)) и VIX. Автор разбил все имеющиеся данные по виксу и SPX на 4 диапазона:

  1. SPX>MA(200), VIX<20
  2. SPX>MA(200), VIX>20
  3. SPX<MA(200), VIX<20
  4. SPX<MA(200), VIX>20

На ситуацию (1) приходится 51%, если торговать только их, то шарп =1.34, доходность 18.2%. Во всех остальных результат хуже, так для (2) шарп =0.44, доходность 8%. Для остальных еще хуже.

Достаточно старая статья об оценке волатильности с использованием не только close значений, а всего набора - open, high, low, close. Приведено несколько подобных моделей, авторы считают, что их - самая лучшая. Какой-то статистики на этот счет в статье нету.