量化交易策略
ARMA+GARCH 日內交易策略
我對 quantstart 上的這篇特定文章有疑問：
在其中，他設計了一個日內交易策略，該策略使用來自 ARMA+GARCH 模型的 500 天滾動預測。如果模型預測為負收益，則該股票被做空，如果模型預測為正收益，則該股票被做多。
我的問題是關於 GARCH 組件的使用。既然它（策略）只依賴於模型的點預測，那麼實際上，GARCH 並沒有對策略本身增加太多，對嗎？因為，至少根據我的理解，來自 ARMA + GARCH 的點預測將與 ARMA 完全相同。
提前致謝
是的。
我們確實應該說，模型的 Garch 部分無助於預測運動的方向（這是由 Arma 的預期漂移給出的，它給出了返回過程的條件均值），但有助於預測運動的大小下一周期收益與預期 Arma 漂移的偏差。它是衡量下一期回報與其基於 Arma 條件均值的條件預期之間差異的平方大小。這就是為什麼它在風險管理中如此受歡迎的原因。garch 部分回答了這個問題：假設下一個時期的回報（在某種程度上）與我的條件平均預測不同，它會有多大的不同？因此，如果您想計算策略的風險價值，它會變得非常有用。
為此，請注意，即使您對 Garch 本身不感興趣，也可以對 Garch 進行建模，因為它有助於消除衝擊分佈的不對稱和肥尾性質。換句話說，在理想的世界中，您將擁有更接近對稱分佈且幾乎沒有過度峰度的創新，這將有助於策略的風險管理部分。
更不用說，當然，如果您實施了一個好的 Arma-Garch 模型，並且您能夠對漂移和波動性做出良好的預測，那麼您可以切換到期權交易（而不是像描述的那樣進行股票交易） ) 為了提高您的回報.. 但這是另一個故事..