如何使用高頻數據預測波動率？

有大量文獻涵蓋了使用高頻分時數據進行的波動率預測。其中大部分都圍繞著“已實現波動率”的概念，例如：

• “已實現的波動性和相關性”（Andersen、Bollerslev、Diebold 和 Labys 1999）
• “模擬和預測已實現的波動率”（Andersen、Bollerslev、Diebold 和 Labys 1999）

其他努力著眼於高/低數據以改進預測，而不包括所有的分時數據。

作為紐約大學“時間序列分析和統計套利”課程的一部分，Robert Almgrem 就該主題進行了精彩的講座。

使用高頻數據預測波動率的最佳方法是什麼？

注意：之前在 Wilmott上提出了類似的問題。

就個人而言，我已經使用帶有 HF 數據的小波來處理波動率估計。估計似乎是合理的，與其他方法相比，它的計算速度也相當快。關於這個主題有相當多的文獻，我建議從金融和經濟學中的小波和其他過濾方法簡介開始

相關論文：

使用高頻數據有效估計波動率（Zumbach、Corsi 和 Trapletti 2002）

http://www.olsen.ch/fileadmin/Publications/Working_Papers/020221-efficientVolEstimator.pdf

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/751