Предсказателтные Модели vs Генеративные

07 сентября 2025, 19:05
|
Alex Craft

Предсказательные предсказывают функцию (волатильность, цену), точнее ее среднее E[f(x)]. Он не похожи на настоящий случайный процесс, слишком плавные.

AR, MA, ARMA, HAR (с долгой памятью)

Генеративные предсказывают как функцию так и первую производную (ее дискретный аналог, приращения). Они предсказывпют не только среднее знач функции, но и ее микроструктуру.
Они похожи на настоящий процесс.

ARIMA, ARCH, GARCH, ARFIMA (с долгой памятью), они также могут работать как предсказательные.

SV, Heston, SVJ, SABR, Local SV, Rough Volatility и т.п. (не могут предсказывать напрямую, требуют симуляции)

Для них также можно также задать дополнительное условие для производной совпадение hurst exponent, может еще спектра.

1.2К | ★2

3 комментария

Лучшие из простых на мой взгляд:

HAR с небольшими доработками.

ARFIMA она не простая, но мне кажется ее можно упростить наподобии HAR. С небольшими доработками.

Alex Craft

07 сентября 2025, 19:19
Ответить

HAR (Heterogeneous Autoregressive) модель предполагает, что текущая волатильность зависит от волатильности на разных временных горизонтах:

Дневная (daily)
Недельная (weekly)
Месячная (monthly)

Базовая формула: RV(t) = β₀ + β₁×RV(t-1) + β₂×RV(weekly) + β₃×RV(monthly) + ε(t)

Михаил Шардин

08 сентября 2025, 06:54
Ответить

Михаил Шардин, да, это ее базовая форма, она позволяет добавлять дополнительные компоненты. она простая и на удивление хорошо работает, как по моим впечатлением, так и по отзывам других. И ее простая линейная структура, позволяет легко добавлять дополнительные факторы. И легко понимать как работает модель.

Alex Craft