b*****d
发帖数: 7166 | 1 有过去几年的股票价格，间隔是5分钟。每天的最后一个数据跟第二天的第一数据总有
个明显的gap。这种数据预测volatility用什么模型比较好？
我想到的是garch。但是一般garch的时间间隔是固定的。那是不是只用每天的最后一个
价格做daily price去算.但是这样大量的intra day数据就没有用了。特别是在某些天
中间会有jump发生。如果只取一个daily price就会丢掉很多信息。
另一个问题是如果数据基本是pure jump process，就是大多时候是常数，中间有随机
的jump。这种数据用什么方法分析比较好？或者有连续几天数据丢失，发生若干次，这种
情况怎么处理好？
有没有这方面的书或是文章推荐一下？我手上只有Tsay，但书里只讲基本方法。谢谢。 |
h******5
发帖数: 58 | 2 最简单的话就sticky strike 或sticky delta。short term vol还是比较有粘性的。不
知道你要forecast的时间区间是多长？
另，你的数据是免费的还是买的？买的话价格是多少，哪个vendor？
有过去几年的股票价格，间隔是5分钟。每天的最后一个数据跟第二天的第一数据总有
个明显的gap。这种数据预测volatility用什么模型比较好？我想到的是garch。但是一
般ga........
【在 b*****d 的大作中提到】
: 有过去几年的股票价格，间隔是5分钟。每天的最后一个数据跟第二天的第一数据总有
: 个明显的gap。这种数据预测volatility用什么模型比较好？
: 我想到的是garch。但是一般garch的时间间隔是固定的。那是不是只用每天的最后一个
: 价格做daily price去算.但是这样大量的intra day数据就没有用了。特别是在某些天
: 中间会有jump发生。如果只取一个daily price就会丢掉很多信息。
: 另一个问题是如果数据基本是pure jump process，就是大多时候是常数，中间有随机
: 的jump。这种数据用什么方法分析比较好？或者有连续几天数据丢失，发生若干次，这种
: 情况怎么处理好？
: 有没有这方面的书或是文章推荐一下？我手上只有Tsay，但书里只讲基本方法。谢谢。
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b*****d
发帖数: 7166 | 3 预测一个星期或者一个月的。免费数据。这种情况用garch或者某个garch的变种可以吗
？主要
困难是第一天和第二天总有个gap。
【在 h******5 的大作中提到】
: 最简单的话就sticky strike 或sticky delta。short term vol还是比较有粘性的。不
: 知道你要forecast的时间区间是多长？
: 另，你的数据是免费的还是买的？买的话价格是多少，哪个vendor？
:
: 有过去几年的股票价格，间隔是5分钟。每天的最后一个数据跟第二天的第一数据总有
: 个明显的gap。这种数据预测volatility用什么模型比较好？我想到的是garch。但是一
: 般ga........
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l*******n
发帖数: 206 | 4 consider that gap data point part of intraday seasonality. you need filter
out that seasonality first, then model the residual with garch or whatever
you like.
【在 b*****d 的大作中提到】
: 预测一个星期或者一个月的。免费数据。这种情况用garch或者某个garch的变种可以吗
: ？主要
: 困难是第一天和第二天总有个gap。
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b*****d
发帖数: 7166 | 5 谢谢！
现在想法是把所有gap看成一个独立的time series，算gap的volatility。剩下的就是
怎么算intraday的部分。办法1：用每天的第一个价格和最后一个价格算出这天的
return，然后用所有这些天的return算一天的volatility。但缺点是丢掉了很多信息。
办法2：用每天的数据（每5分钟一个价格）算这天的5分钟volatility。然后放大成这
天的volatility。这样做的问题是每天的结果是独立的，不知道最后用哪天的好。
办法3：算每5分钟的return，然后把所有return连起来做garch，先不管天与天之间的
gap。
就当成所有数据都是以5分钟为间隔，这样算出过去几年的daily 5分钟volatility。
这几个办法有没有问题？
【在 l*******n 的大作中提到】
: consider that gap data point part of intraday seasonality. you need filter
: out that seasonality first, then model the residual with garch or whatever
: you like.
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h******5
发帖数: 58 | 6
预测一个星期或者一个月的。免费数据。这种情况用garch或者某个garch的变种可以吗
？主要困难是第一天和第二天总有个gap。
可以分享一下免费数据的网站吗？
【在 b*****d 的大作中提到】
: 预测一个星期或者一个月的。免费数据。这种情况用garch或者某个garch的变种可以吗
: ？主要
: 困难是第一天和第二天总有个gap。
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p********2
发帖数: 17 | 7 How does the gap behave if you resample data from 5-min to 30-min, or
whatever? |
