问题标签 [volatility]

所以我有一个这样的数据框：

我想计算偏斜的度量，即 Imp。卷 (110%) - 展示。音量(90%)

假设 IV110 为 0.9431225，即上面数据中的第一个值。IV90 是 0.7980267，第三个值。一旦我有了这些值，我想计算 0.192926 - 0.190826 ，即 Impl_volatility[IV110] - Impl_volatility[IV.90] 这是我在新列中想要的结果。

为此，在给定一个唯一日期（anchor.date）的情况下创建了数据的子集：

然后我做了以下计算偏斜的测量：

但是，我想将此公式扩展到整个数据框，而不处理子集。换句话说，我想对整个数据集中的偏斜进行相同的计算，以便我在每个日期得到相同的结果（但在不同的日期有不同的结果）

有没有办法这样做？

谢谢！

更新：运行代码我得到了这个

一点上下文：

我最近发现，下面的公式返回当前选中的单元格的地址（或者如果选中了一个范围，则返回该范围内最左上角的单元格的地址）：

起初，我认为这个公式对条件格式很有用，因为它可以用作条件的一部分，仅对选定的单元格进行格式化（例如，条件格式规则可能类似于= CELL("address")=ADDRESS(ROW(),COLUMN())），但我面临一个障碍.

该公式是 volatile 的，但 volatile 函数仅在以下情况下更新：

1. 工作表中的一个单元格被更改

2. F9在键盘上按下

话虽如此，我的问题是：有没有办法让一个单元格在通过鼠标单击选择不同的单元格时自动重新计算？即使是易失性单元格也不会从这种情况下更新，因为选择不同的单元格本身不会导致单元格中的任何数据发生变化。

当然，它可以通过F9在选择不同的单元格后按手动更新，但我想知道是否有办法自动执行此操作。

我不确定这是否适合这里。但我即将使用 vollib (py_vollib) /lets_be_rational python 库计算期权的隐含波动率。无论如何，输入因素之一是 Sigma，被解释为年化标准偏差/波动率。他们总是选择 0.2，我没有看到任何解释。

http://vollib.org/

函数implicit_volatility_from_a_transformed_rational_guess_with_limited_iterations 似乎不依赖于年化波动率。

这是一个必要的输入吗？我看到一些迭代代码，无法弄清楚他们是否使用二叉树来计算隐含波动率。

这是我在这里的第一篇文章，所以我不太确定如何在这里提出问题，但我会尽力预测每日汇率的密度，我选择欧元/美元作为我想要的货币对预测。我正在使用 GARCH 模型进行预测。我已经使用“rugarch”包完成了我的编码。代码看起来像这样

这就是密度预测的样子，我很确定这里有问题，它不应该是这样的：

任何人都可以帮助并告诉我我做错了什么。如果需要，我可以提供额外的数据/信息。我只是不确定还能提供什么，因为这是我在这里的第一篇文章。任何形式的帮助将不胜感激。

我试图使用 QuantLib 工具（python 3.5）复制这篇论文（即将发布到 Heston 模型）。

按照 Python Quantlib Cookbook，我能够从论文中设置第 12 页的参数。Quantlib 的结果是 0.0497495，与论文的结果 (0.049521147) 略有不同。

那么，我的问题是造成这种差异的原因是什么？难不成那天的账号在这里有事可做？

带有论文参数的食谱后面的代码：

PD：我使用 QuantLib 引擎仔细检查了我的代码（我必须说我没有使用 QuantLib 的经验）。我使用我的代码得到了论文的结果。

内存中有一个 IMViewer.exe 进程并打开它们文件 IMMAIL.IMM

执行

在内存中找不到文件 .IMM。

IMMAIL.IMM 文件已打开，我可以使用它，但它已从磁盘中删除，无法恢复。程序 IMViewer.EXE - 查看器和我无法保存文件 IMMAIL.IMM。我想在内存中找到文件 IMMAIL.IMM 并使用转储文件保存它，但找不到该文件。如何在内存中查找文件 IMMAIL.IMM？

我有一个重新分级 EGARCH 模型的问题。我的硕士研究部分基于 Brandt & Jones (2012) 所遵循的方法论。

你可以在这里找到它： https ://faculty.fuqua.duke.edu/~mbrandt/papers/published/regarch.pdf

我的问题是我不完全理解哪些变量（依赖和独立）用于运行平均方程来构建“REGARCH 1”模型，我需要复制它。正如您在他们的论文中看到的，他们将 EGARCH 方程设置为：

然而，这个符号偏离了 Nelson (1991) 开发的原始 EGARCH，所以我很难知道如何创建这个模型。我了解“φ(XD)+ δ(Rt−1/ht−1)”的工作原理。然而，第一部分是我关心的“ln(ht) - ln(ht-1) = κ(θ - ln ht-1)”。有人知道这些变量是什么以便我可以构造它吗？

我试图使用 EWMA 模型预测波动性。我有回报（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*variance(t-1) 然后计算 y(t+1)=sqrt (var(t+1))*高斯(0,1.0)

• t=2：预测 var(t+2)=(1-λ)*y(t+1) + λ * var(t+1)

• 继续该过程直到 t=n。

然后获得一个（n，N）矩阵，取平均列，以获得平均每日方差。

我想将模拟应用到的数据框：

代码：

图： realized_vol 与预测

我运行此代码的结果似乎不正确。当我将它与已实现的波动性进行对比时，它完全消失了。我确定我的循环是错误的，但我无法弄清楚。

我正在尝试按照http://www.unstarched.net/2013/03/20/high-frequency-garch-the-multiplicative-component-garch-mcsgarch-model/中的说明来拟合乘法 garch 模型。虽然我使用 15 分钟的间隔 1 个月。当我运行最后一个命令时，我收到以下错误：“优化错误（init [mask]，armaCSS，方法 = optim.method，hessian = TRUE，：'vmmin' 中的初始值不是有限的。”对于每日方差我使用的是从 2010 年开始的样本，否则我无法估计每日方差。对于日内数据来说很难，我只有一个月的数据。我需要估计 110 只股票的波动率指标。

我真的很感激一些帮助。我不知道如何处理这个问题。

我提供了代码，以及我得到的最后一个命令的错误。

最后一个命令给了我以下错误：

optim 中的错误（init [mask]，armaCSS，method = optim.method，hessian = TRUE，：'vmmin' 中的初始值不是有限的

谢谢！

您知道如何使用 GARCH 模型进行数据生成过程以获取 R 的波动性吗？