R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

在过去十年中,人们对高频交易和模型的兴趣成倍增长。

由Kaizong Ye,Coin Ge撰写

虽然我对高频噪音中出现信号的有效性有一些怀疑,但我还是决定使用GARCH模型研究一下收益率的统计模型。与每日和较低频率的收益不同,日内高频数据有某些特殊的特点,使得使用标准的建模方法是无效的。

在这篇文章中,我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00,即证券交易所的正式交易时间。

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1 波动率的定义

某个变量的波动率 [公式] 定义为这一变量在单位时间内连续复利回报率的标准差。当波动率被用于期权定价时,时间单位通常为一年,因此波动率就是一年连续复利回报率的标准差,但是当波动率用于风险控制时, 时间单位通常是一天,此时的波动率对应于每天连续复利回报率的标准差。

如果我们假设每天的回报独立同分布,那么T天回报的标准差是日回报标准差的 [公式] 倍,这和“不确定性随着时间长度的平方根增长”这一法则是一致的,在计算波动率时,我们用的是交易的天数(252)而非日历天数,比如在计算周五结束交易到下周一结束时股票价格的标准差时,我们发现,这“三天的连续复利收益率”并没有比连续两个交易日之间的连续复利收益率高很多,因此有种解释是波动率本身是由交易本身决定的,而累积的是不同交易日的“交易的不确定性”,因此我们更关心的是实际的交易天数(或者说波动率在交易日要远高于非交易日,因此在波动率计算中非交易日可以忽略不计)。

波动率分为两种,一种是回望型波动率(backward looking),另外一种是前瞻波动率(forward looking)。前者是用历史数据算出来的波动率,后者是根据现在的期权价格,用B-S 期权定价模型反推出来的波动率。前者是已经发生了的历史价格的波动,我们算一个波动率。后者是我们对未来一个价格的波动率的预测,未必准确的。

2 回望型波动率-历史波动率

先说前者,回望型波动率,就是我们所说的历史波动率,他是根据历史数据计算的。在这里,我们要区分日波动率与年波动率的概念,我们定义:

[公式] ——————观测次数;
[公式] ———————第 i 个时间区间结束时变量的价格,i = 0,1,……,n;
[公式] ——————— 事件区间的长度,单位是年

收益率 [公式] (连续复利收益率)的计算公式为: [公式] 公式-1)
[公式] 的标准差s通常估计为:

[公式]
或者
[公式] 公式-2)


与大多数此类关于日内数据建模的研究一样,当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。

getSymbols('C')
C = adjustOHLC(C, use.Adjusted = TRUE)
R_d = ROC(Cl(C), na.pad = FALSE)

考虑一下花旗集团在上述样本期间的1分钟绝对收益的相关图。


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acf(abs((R_i))

有规律的模式非常明显,大约每 390 个周期(1 天)重复一次,并显示出开盘和收盘时的波动性增加。GARCH,以及更普遍的ARMA模型只能处理指数衰减,而不是这里看到的那种模式。为了使绝对收益去季节化,文献中提出了几种方法,如Andersen和Bollerslev(1997)的灵活傅里叶方法,以及Bollerslev和Ghysels(1996)的定期GARCH模型。但是,我发现这些模型都不太容易操作。Engle和Sokalska(2012)(以下简称ES2012)引入了乘法分量GARCH模型作为一种简单的替代方法。本文讨论了它的实现、挑战和使用这个模型的具体细节。

模型

考虑连续复利收益率 r_{t,i}  ,其中  t  表示一天, i 表示计算收益率的定期间隔时间。在这个模型下,条件方差是每日和随机(日内)成分的乘积,因此,收益可以表示为:。

其中 q_{t,i}是随机的日内波动率,sigma\_t是每日外生确定的预测波动率, s\_i是每个定期间隔 i 的日波动率。预测波动率 sigma_t是由外部的多因素风险模型得出的,但是同样可以从每日 GARCH 模型中产生这种预测。该过程的季节性部分定义为:

用残差除以波动率和日波动率,就得到了归一化残差。

然后可以用它来生成波动率的随机分量 q_{t,i} 与 GARCH 的动态关系。接下来的章节提供了一个使用花旗集团数据集的模型演示。

估算

模型要求用户传递一个xts对象,即所考虑时期的数据的预测日方差。

# 定义一个日模型
spec(list(armaOrder = c(1, 1)))
# 使用ugarchroll方法创建一个滚动的预测
roll(spec)
#提取sigma 预测
sigma = as.xts(df\[, 'Sigma'\])
#现在估计日内模型
spec( list(model = 'mcsGARCH'))
# DailyVar是预测日方差的必要xts对象
fit(data = R, spec, Var = sigma^2)

下面的图表显示了将波动率分解为其不同的组成部分。使用标准的 GARCH 模型不可能捕捉到总波动率的规律模式。

plot([email protected]^0.5))

R语言GARCH-DCC模型和DCC(MVT)建模估计

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预测

为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题,特别是未来的时间/日期,因为该模型依赖于日内分量,而日内分量是特定的。与估计方法一样,预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。

我们用ugarchforecast估算。

forecast(fit2, n.ahead = 10, n.roll = 299, f_sigma^2)


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仿真

与标准的GARCH仿真不同,区间时间在日内GARCH中很重要,因为我们生成的路径是遵循非常具体的定期抽样的时间点。此外,需要再次提供所考虑的模拟期的模拟或预测日方差。这是一个xts对象,也可以选择有m.sim列,这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟,并说明了季节性成分的影响。

# dtime包含了数据集中唯一的区间点的集合
# (可从mcsGARCH模型的所有rugarch对象中获得)
sim = sim(fit, n.sim = 10000,Var = var_sim)
#
plot(as.numeric([email protected]$DiurnalVar^0.5), type = 'l')

滚动的回测和风险值

ugarchroll函数对于在回测应用中测试模型的充分性非常有用,下面的代码说明了模型在数据期间的情况。

n = length(index(R_d\['2008-01-01/2008-03-01'\]))
roll(spec, data = R, refit.window = 'moving')

效果比较理想。

如下图所示,VaR能很好地处理日内数据。观察到的VaR峰值是开盘前后的季节性因素造成的。

D = as.POSIXct(rownames([email protected]$VaR))
VaRplot(0.01, actual = xts([email protected]$VaR\[, 3\], D), VaR = xts([email protected]$VaR\[,1\], D))

展望

在乘法模型中增加额外的GARCH模型是非常 “容易 “的,如eGARCH、GJR等。另一个可能的扩展方向是分别处理一周中每一天的昼夜效应。
最后,这个模型不是 “上手即用 “的,需要在准备日内收益率数据时进行一些思考。

参考文献

Bollerslev, T., & Ghysels, E. (1996). Periodic autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Business & Economic Statistics, 14(2), 139–151.

Andersen, T. G., & Bollerslev, T. (1997). Intraday periodicity and volatility persistence in financial markets. Journal of Empirical Finance, 4(2), 115–158.


可下载资源

关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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