波動性分群和行為金融，可能的解釋

目前正在研究金融數據的時間序列建模，面對已知的GARCH $ (p,q) $ 用於模擬波動性的模型。正如 Mandelbrot 所說，我們觀察到大變化之後是大變化，反之亦然。但是，就定性分析而言，導致這種模式的主要行為因素是什麼？波動性持久性是否與 EMH 相對？

首先，EMH 的半強形式（價格反映所有公開資訊）對應的回報是鞅差；GARCH 是鞅差，因此 GARCH 符合 EMH。

其次，你可以看一下財務收益的程式化事實，稱為“槓桿效應”，簡而言之，收益與其波動率的變化呈負相關。一種看待這種情況的方法是：

1. 價格下降
2. 公司的槓桿率更高，因此風險更大
3. 價格波動更大
4. 隨著價格變得更加波動，投資者要求更高的回報
5. 價格下降
6. 重複直到價格上漲並發生相反的情況（波動性較小）

這個主題的優秀書籍是 Fan & Yao, 2017 The Elements of Financial Econometrics。

您能否使用 GARCH 模型中的資訊對市場進行計時並做出超額風險調整收益。

如果是這樣，它就違背了市場效率。

你要問自己，

什麼市場？如果您能正確預測 VIX（或其他波動率指數）並以此為基礎進行交易。

市場，機率不大！

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/42132