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.

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.

1.3К | ★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