随机波动率模型假设波动率是一个随机的、时间变化的过程。其中，最常用的是“几何布朗运动”模型，它将波动率视为一个随机过程，并通过数学公式来描述其变化。随机波动率模型可以捕捉到波动率的长期趋势和短期波动，因此在预测较长周期内的波动率具有较好的效果。四、方差-协方差展开模型 方差-协方差展开模型通过对资...
价格的波动大小由波动率反映,因为波动率在时间轴上有聚集性,也就是大的波动跟随大的波动,小的波动跟随小的波动,这一特点决定了未来波动可以被历史的波动预测。 之前写过的新手做量化交易,什么策略最可行?,我们可以用波动率过滤震荡,瞄准趋势,找到规则类趋势策略的入场点。 不论是单个资产,还是投资组合,波动率的预...
其中实线部分为样本数据,虚线部分为预测数据。虽然预测不能准确到具体的数字,但是不难发现,接下来的一年内CCFI综合指数将持续走高,并在升高的过程中会有两次较小的持稳过程。 04 影响因素分析 通过对CCFI指数的波动和变化分析来看,影响因素来自于各个方面。 从航运本身的运输角度来看,就有原油价格和路线长短影响;从...
基于SMA、EWMA、GARCH模型的波动率预测,EXCLE公式和JAVA实现 波动率的特性:强持续性和长期均值 波动率风险容易预测回归 简单移动平均(SMA)预测模型 重点预测波动率风险(volatility)的平方项,即方差风险(variance) 用过去n天收益平方的简单平均来预测明天的方差风险。 σt+12=1n∑i=1nRt+1−i2 优点:简单易行 缺...
原材料价格影响因素复杂,预测难度大,是一个研究热点和难点。本文提出采用小波周期分析方法应用到原材料价格预测中,通过长期的历史数据分析,训练生成数据模型,进而分析和把握波动规律,生成预测函数,预测未来价格走势。本文以中国移动通信集团重庆有限公司为...
GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)模型是一种常用于金融市场波动预测的统计模型,本文将介绍GARCH模型的原理和应用,以及通过该模型进行股价波动预测的方法和步骤。 二、GARCH模型原理 GARCH模型通过建模误差项的波动性,捕捉到股票市场的异方差性(Heteroscedasticity)。GARCH模型基于时间序列分析的基本...
金融市场主要处理时间序列方面的问题,围绕时间序列预测有大量的算法和工具。 今天,我们使用CNN来基于回归进行预测,并与其他一些传统算法进行比较,看看效果如何。 我们这里关注的是市场波动率,具体来说,就是股市开盘前后的波动率。 2 问题 我们觉得,开盘前的波动率(vol)可能是一个很好的指标。如果我们能够准确地预测...
BOLL指标主要用于分析股票的波动情况，通常用于以下几种情况：1.判断股票的买入卖出点位 当股票的价格接近上轨时，股票可能处于超买状态，投资者应谨慎买入。当股票的价格接近下轨时，股票可能处于超卖状态，投资者应适当买入。2.判断股票的风险水平 股票的价格波动范围越大，风险水平越高。BOLL指标通过计算标准差来衡量...
在这种情况下,我们有一个准确的波动率预测。我们可以将序列中心化并使用我们对标准差的预测对其进行标准化。准确地说: 应该有均值零和标准差。新的标准化序列通常不会呈正态分布,但您可以使用此检验来衡量模型获取原始序列的偏度和峰度的程度。 实证研究中,前两个方案对一般的预测评估是有效的,然而,波动率是不可...
历史数据分析模型是最常见的价格波动预测方法之一。该模型基于假设:未来的价格波动会受到过去价格波动的影响。通过统计学方法,我们可以对历史价格数据进行分析,并建立模型来预测未来的价格波动。 1.1平均回报率模型 平均回报率模型是基于平均收益率的预测方法。该模型认为,未来的价格变动将与过去的平均收益率存在关联。通过...