利用50 ETF高頻價格數據,將已實現波動率作為真實波動率的度量,構建基于GARCH族,HAR族和ARFIMA的高頻波動率預測模型,并應用于搭建50 ETF期權的波動率套利策略。實證結果表明,GARCH模型在四種波動率預測評價指標中的平均表現最優(yōu),對波動率的預測能力較好;在波動率套利策略中,基于EGARCH模型的Calmar比率和勝率均是所有模型中最優(yōu)的,文章的研究結果對投資者的策略構建提供了一個新的視角。 

【文章來源】：產業(yè)科技創(chuàng)新. 2020,2(01)

【文章頁數】：3 頁

【文章目錄】：
1 波動率度量與波動率預測模型
    1.1 波動率度量
        1.1.1 隱含波動率
        1.1.2 已實現波動率
    1.2 波動率預測模型
        1.2.1 ARFIMA模型
        1.2.2 HAR族模型
        1.2.3 GARCH和EGARCH模型
2 實證分析
    2.1 樣本數據與描述性統(tǒng)計
    2.2 波動率評價指標
        2.2.1 波動率預測誤差指標
        2.2.2 波動率策略評價指標
        2.2.3 波動率預測結果
        2.2.4 波動率套利策略
    2.3 波動率套利策略
    2.4 回測結果
3 結論


【參考文獻】：
碩士論文
[1]基于不同波動率模型的上證50ETF期權套利策略構建對比研究[D]. 王鈺囡.上海師范大學 2019
[2]期權波動率策略在我國市場上的實證研究[D]. 李璐.山東大學 2018
[3]基于不同波動率模型的期權跨式組合策略研究[D]. 謝佳珠.上海師范大學 2018



本文編號：3645156