波動率
我如何使用需要高、低、開盤等的估計器來估計我的投資組合的波動性
我已經獲得了我的投資組合的每日收益 $ R^{port}_t $ 使用某種策略。
現在我想估計已實現的波動率 $ \sigma^{port}_t $ 使用過去 60 天。一個明顯的方法是採用每日收益的標準差。
但是，我想使用另一種估算器（請參閱 Yang Zhang），它需要輸入開盤價和開盤價。這個估計器如何用於估計我的投資組合的波動性？
- 您缺乏盤中數據來計算投資組合的盤中高點或低點。
- 陽章波動率估計器需要盤中高點和低點。
合乎邏輯的結論是，您不能使用 Yang-Zhang 估計器來估計您的投資組合的波動性。
討論
Yang-Zhang 和其他高級波動率估計器背後的想法是盤中走勢提供額外資訊。通過利用這些資訊，他們可以從相同天數的數據中生成更精確的波動率估計。
但在您的情況下，您基本上沒有關於您的投資組合的日內走勢的資訊，因此沒有需要添加的日內資訊。
有幾種不同的方法可以解決這個問題。
一種可能性是將您的每日價格/收益數據轉換為每週的開盤價、最高價、最低價、收盤價數據。然後，您可以根據規範方法計算 Yhang-Zhang 或其他合適的 OHLC 變異數估計量（例如 Garman-Klass 等）。
附件中的電子表格列舉了這種方法。在電子表格中，僅給出每日收盤數據和日期，建構了每週 OHLC 系列。然後在整個數據范圍內採用 YZ 估計器。
另一種可能性是執行移動時間序列分析，如果認為變異數是非平穩的，這可能更合適。我已經成功地將 YZ 納入自回歸移動平均 (ARMA) 模型，例如廣義自回歸條件異變異數 (GARCH) 模型。為此，首先要計算每個間隔的 YZ 誤差。
注意：每週 YZ 估計量不太可能比每日接近收盤估計量產生更有效的估計。然而，它將提供另一種分散測量。