Предсказателтные Модели vs Генеративные
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 |
Читайте на SMART-LAB:
Первичный рынок ВДО в феврале 2026. 6,6 млрд р. при средневзвешенном купоне 23,2%. Рынок адаптировался к высоким ставкам
По сумме размещений января и февраля, 11,2 млрд р., начало 2026 года – лучшее для первичного рынка ВДО. В любом из предыдущих лет за...
S&P 500: Нефтяная паника разбилась о железный молот — быки перехватывают инициативу
Индекс S&P 500 протестировал медиану, проведенную через ключевые точки коррекции (1-2-3), оформив при этом выразительный «молот» с очень длинной...
«Почему одни угадывают, а другие зарабатывают»: главное из разговора с Сэмом Шариповым
У нас в гостях на Трейдер ТВ побывал Сэм Шарипов, управляющий хедж-фондом, опционный трейдер с более чем 20-летним опытом на рынке и более 10 лет...
Сделки по портфелю, оперативный комментарий
Доброго дня. Сегодня я совершал сделки по портфелю.Оперативно сообщаю о ситуации.
HAR с небольшими доработками.
ARFIMA она не простая, но мне кажется ее можно упростить наподобии HAR. С небольшими доработками.
HAR (Heterogeneous Autoregressive) модель предполагает, что текущая волатильность зависит от волатильности на разных временных горизонтах:
Базовая формула:
RV(t) = β₀ + β₁×RV(t-1) + β₂×RV(weekly) + β₃×RV(monthly) + ε(t)