根據前瞻性基礎計算滾動實現的波動

我正在尋找一種快速計算滾動FORWARD查找基礎上的已實現波動率的方法。所以我想用今天的標準差作爲未來n天的第一次觀察。根據前瞻性基礎計算滾動實現的波動

此刻，我計算已實現波動率與下面的代碼的反方向：

我試着設置n = -125，但勿庸置疑，這是行不通的。

謝謝。

編輯

爲了澄清什麼，我試圖做的，這裏是for循環，我使用來實現：

for(i in 1:nrow(index.ret)){ 
    bear.realized[i,] = sd(bear.ret[i:(i+124),]) * sqrt(252) 
    index.realized[i,] = sd(index.ret[i:(i+124),]) * sqrt(252) 
}

在過去的124個觀察，我沒有足夠的數據來計算波動性，我希望它能夠進行最後的「正確」計算，並將其用於系列的其餘部分。

來源

2012-11-12 mchangun

OK我解決了它。其實很簡單，只是想着這是完全錯誤的方式。

index.realized <- xts(apply(index.ret,2,runSD,n=125), index(index.ret))*sqrt(252) 
index.realized <- lag(index.realized, -124) 
index.realized <- na.locf(index.realized)

只是計算實際波動率按正常，然後由適當數量的滯後，以便它是「前瞻性」。

來源

2012-11-13 04:33:09 mchangun

一種方式來做到這一點是「滯後」的系列負面k（注意：k在lag.xts不同的解釋比lag.ts和lag.zoo）。

getSymbols("SPY") 
spy <- ROC(Cl(SPY)) 
# note that k is interpreted differently from lag.ts and lag.zoo 
spy$SPY.Lag <- lag(spy,-125) 
# remove trailing NA 
spy <- na.omit(spy) 
rv <- runSD(spy$SPY.Lag,n=125)*sqrt(252)

來源

2012-11-12 12:41:50

感謝您的回覆。我試過這個解決方案，但我不認爲它確實是我想要的。當我滯後-125時，我失去了前125個觀測值。所以當我運行runSD時，我得到了125個觀察值的NAs，因此錯過了前125個實現波動的讀數。 – mchangun

根據前瞻性基礎計算滾動實現的波動

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