高频 – 拓端

R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

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。

R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据，高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型都非常方便。但是其中数据输入的过程中，会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据：

已有大量关于预测高频波动的文献，但大多数仅根据统计误差评估预测。