已实现的协方差估计量

Question

我想在 Julia 中使用高频数据估计协方差矩阵。我希望从使用实现的协方差估计器开始。因此，是否有任何可用的 Julia 代码可以使用 rcov 进行估计？

Answer 1

我认为您不需要为此打包。已实现的协方差是一个非常简单的估计量。让 pmat 表示高频价格矩阵，其中列对应资产，行对应时间索引。高频回报可以通过以下方式获得：

rmat = log.(pmat[2:end,:] ./ pmat[1:end-1,:])

注意，您可以通过使用循环来加速此计算以避免临时分配。或者正如奥斯卡在评论中指出的那样：

rmat = @views log.(pmat[2:end,:] ./ pmat[1:end-1,:])

还将减少临时性，同时保留整洁的单线。

给定 rmat，实现的跨第一个到最后一个时间索引的协方差估计量为：

realizedcov = rmat' * rmat