高频波动率预测模型在期权波动率套利中的比较分析——基于50ETF金融高频数据

发布时间：2022-02-27 08:28

　　利用50 ETF高频价格数据,将已实现波动率作为真实波动率的度量,构建基于GARCH族,HAR族和ARFIMA的高频波动率预测模型,并应用于搭建50 ETF期权的波动率套利策略。实证结果表明,GARCH模型在四种波动率预测评价指标中的平均表现最优,对波动率的预测能力较好;在波动率套利策略中,基于EGARCH模型的Calmar比率和胜率均是所有模型中最优的,文章的研究结果对投资者的策略构建提供了一个新的视角。 

【文章来源】：产业科技创新. 2020,2(01)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 波动率度量与波动率预测模型
    1.1 波动率度量
        1.1.1 隐含波动率
        1.1.2 已实现波动率
    1.2 波动率预测模型
        1.2.1 ARFIMA模型
        1.2.2 HAR族模型
        1.2.3 GARCH和EGARCH模型
2 实证分析
    2.1 样本数据与描述性统计
    2.2 波动率评价指标
        2.2.1 波动率预测误差指标
        2.2.2 波动率策略评价指标
        2.2.3 波动率预测结果
        2.2.4 波动率套利策略
    2.3 波动率套利策略
    2.4 回测结果
3 结论


【参考文献】：
硕士论文
[1]基于不同波动率模型的上证50ETF期权套利策略构建对比研究[D]. 王钰囡.上海师范大学 2019
[2]期权波动率策略在我国市场上的实证研究[D]. 李璐.山东大学 2018
[3]基于不同波动率模型的期权跨式组合策略研究[D]. 谢佳珠.上海师范大学 2018



本文编号：3645156