julia - 已实现的协方差估计器

Question

我想使用 Julia 中的高频数据估计协方差矩阵。我希望从使用已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。实现的协方差是一个非常简单的估计量。让我们pmat表示一个高频价格矩阵，其中列对应于资产，行对应于时间索引。高频返回可以通过以下方式获得：

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

请注意，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,:])

还将减少临时工，同时保持整洁的单线。

给定rmat，跨越第一次到最后一次索引的已实现协方差估计量为：

realizedcov = rmat' * rmat