Question

我试图使用EWMA模型预测波动率。我有返回（t-1）和方差（t-1）。 n是天数。对于每个蒙特卡罗模拟N：

T = 1：使用以下方法预测方差：var（t + 1）=（1-λ）* return（t-1）** 2 +λ*方差（t-1）然后计算y（t + 1）= sqrt（var（t + 1））* gauss（0,1.0）
t = 2：预测var（t + 2）=（1-λ）* y（t + 1）+λ* var（t + 1）
继续这个过程，直到t = n。

然后获得平均列的（n，N）矩阵，以获得平均每日方差。

我想将模拟应用于的数据框：

Date
2015-01-02    0.005735
2015-01-05   -0.024288
2015-01-06    0.007963
2015-01-07    0.005912
2015-01-08    0.011647

代码：

def MC_simulation(y):
    sim_df=pd.DataFrame
    l=0.94
    simulations= 1000
    count=0
    v=df1['variance'][-1]
    v_list=[]
    y_list=[]
    v1=(1 - l)*(y**2) + (l*v)
    v_list.append(v1)
    y1=sqrt(v1)*gauss(0,1.0)
    y_list.append(y1)

for t in range(simulations):

    v1=(1-l)*(y_list[count]**2) + l * v_list[count]
    y1=sqrt(v1)*gauss(0,1.0)
    v_list.append(v1)
    y_list.append(y1)
    count +=1
sim_df= (sum(v_list)/simulations)
return sim_df

def annu(x):
   return x*252

df3=pd.DataFrame()
df3=df1['ret'].apply(MC_simulation)
df3=df3.apply(annu)
df3=df3.to_frame()
df3=df3.rolling(window=63,center=False).mean()
df3=df3.apply(np.sqrt)

情节： realized_vol vs forecast

我运行此代码的结果似乎不正确。当我将其与实现的波动率进行对比时，它完全脱离了。我确定我的循环错了，但我无法理解。

蒙特卡罗模拟预测波动率

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