matlab物价的波动代码-HF-Project:HF项目

matlab物价的波动代码高频项目：使用高频数据估算股票与股票的相关性，并将其应用于以风险为目标的风险平价投资组合 我们研究了由高频数据构成的各种资产价格变动（估计实现）估计量的经验准确性，并使用包括“高级预测能力”（SPA）和“平等预测能力”（EPA）测试方法的预测比较分析对它们进行了比较。的和。 我们使用基于数据的排序方法以及从比较分析中获得的最佳结果，找到了在“文学首选”代理（以五分钟的频率采样的已实现协方差）下经验损失最低的最佳估计量。 然后，将此估算器用于包含针对美国股票和债券的ETF的二元风险目标平均加权风险贡献（RTERC）投资组合中，并将其与基准投资组合进行比较。 结论是三方面的。 首先，我们的结果确定，在主分析以及平均经验损失的基础上，没有一个估计器能够在一分钟采样方案（）上大大胜过阈值实现的协方差。 此外，我们发现几乎没有证据表明，除了一秒钟采样方案（即）上的调制实现协方差以及与之一起使用时，任何估计量都明显优于“文学首选”。 其次，我们观察到以微小频率采样的非噪声稳健估计器似乎提供了高频数据的许多好处，而不会使估计器暴露于微结构噪声，并且当考虑噪声稳健估计器时，经