本发明专利技术涉及一种针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，包括以下步骤：根据标的资产价格的历史数据计算标的资产的日间波动率；根据Realized滚动时域窗口算法精确计算标的资产的历史波动率；利用固定大小的滚动时域窗口估计标的资产未来T时刻的波动率。本发明专利技术还涉及一种实现金融标的资产未来时刻波动率估计的装置、处理器及其可读存储介质。采用了本发明专利技术的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，滚动时域策略在有限时域内使历史波动率尽可能接近全时域计算的精确性，同时目标函数中加入初始状态估计的正则化项以防止过度优化，得到更精确的未来时刻波动率，更加精确对相应的金融衍生产品进行定价和风控。风控。风控。
【技术实现步骤摘要】
针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法、装置、处理器及其可读存储介质
[0001]本专利技术涉及波动测量
，尤其涉及金融标的资产领域，具体是指一种针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]金融标的资产的波动率衡量标的资产价格的波动情况，可以反映标的资产收益的不确定性，可以用来衡量标的资产的风险。在金融衍生产品定价、风险对冲等金融领域起着极其重要的作用，高波动率对应着高收益，尤其在Black
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Scholes期权定价公式推出之后，标的资产波动率的估计在期权参数估计中最为困难，因为波动率本身是无法直接观测的。由此可见，对波动率估计的研究具有十分广阔的空间和十分深远的意义。
[0003]标的资产的波动率在期权中主要涉及在t时刻为T时刻(T＞t)的期权定价，其中就涉及到t时刻到T时刻之间的标的资产的波动率估计。在预测标的资产波动率的算法主要涉及历史法和隐含法。历史法主要从标的资产的历史数据中估计出历史波动率再经过简单的插值外推出T时刻的波动率，主要涉及算法：标准差法、Parkinson算法、Realized算法、Garman
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Klass算法、Roger
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Satchell算法、Garman
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Klass
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Yang
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Zhang算法、Yang
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Zhang算法。隐含法主要依靠发达的金融市场，比如在活跃的期权市场的情况下，可以利用当前标的资产对应的其他期权价格信息，通过反解Black
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Scholes公式，计算出标的资产未来时刻波动率，此波动率也称为隐含波动率，再利用此波动率为其他金融衍生产品定价。
[0004]上述波动率预测的历史法和隐含法都存在一些缺陷，对于历史法众多算法都是采取连续收益率，进而导致历史波动率被低估，波动率的低估直接涉及到金融风险；其次历史法对历史数据的时域窗口选择基本都忽略，通常取全时域数据会导致时间过长，数据量过大，致使历史波动率趋于长期波动率的均值，很难反映标的资产最新波动状况。隐含法反求波动率的本质是对金融市场强大信息功能的认可和运用，这在中国金融市场存在卖空受限比较严重的情况下，导致波动率估计存在很大误差；其次隐含法依赖于期权定价模型的准确性，Black
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Scholes模型不一定适合绝大数金融衍生产品。最后金融市场中标的资产波动率是随机变化的，而在大多数期权定价模型中都假定标的资产的波动率为常数，这一假设也是随着波动率微笑现象而备受质疑。因此，此类问题也就成为了金融衍生产品定价的一个难点所在。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种满足精确性高、准确性高、适用范围较为广泛的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的
方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质如下：
[0007]该针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
[0008](1)获取金融标的资产历史数据，根据标的资产价格的历史数据计算标的资产的日间波动率；
[0009](2)根据Realized滚动时域窗口算法精确计算标的资产的历史波动率；
[0010](3)利用固定大小的滚动时域窗口估计标的资产未来T时刻的波动率；
[0011](4)绘制标的资产历史波动率和未来波动率曲线。
[0012]较佳地，所述的步骤(1)还包括计算标的资产的日收益率和平均收益率，具体为：
[0013]根据以下公式计算标的资产的日收益率：
[0014][0015]其中，C
t
和C
t
‑1为标的资产前后一天的收盘价格；
[0016]根据以下公式计算标的资产的平均收益率：
[0017][0018]其中，n为需要选择的滚动时域窗口大小，C
t
和C
t
‑1为标的资产前后一天的收盘价格。
[0019]较佳地，所述的步骤(1)中获取金融标的资产历史数据包括金融标的资产对应的公开要素和标的要素，以及金融标的资产当前交易日之前的历史数据。
[0020]较佳地，所述的步骤(2)中计算标的资产的历史波动率，具体为：
[0021]根据以下公式计算标的资产的历史波动率：
[0022][0023]其中，为年化波动率，n为滚动时域窗口大小，C
t
和C
t
‑1为标的资产前后一天的收盘价格。
[0024]较佳地，所述的步骤(3)估计标的资产未来T时刻的波动率，具体为：
[0025]根据以下公式估计标的资产未来T时刻的波动率：
[0026][0027][0028]其中，为时序模型预测出的标的资产未来时刻波动率，J为最小化目标函数结果，为标的资产实际未来时刻波动率，为标的资产先验波动率，W
m
和W
p
分别为目标优化中的惩罚权重，表示标的资产未来时刻波动率的波动增量大小，为惩罚未来时刻波动率增量变化，表示标的资产未来波动率时序模型，W为标的资产布朗运动，d为模型扰动偏差，和
为标的资产未来时刻波动率估计优化的等式约束和不等式约束。
[0029]较佳地，所述的步骤(3)还包括以下步骤：
[0030]根据滚动时域窗口对实时采样数据选择最邻近的时域窗口的历史波动率数据；若标的资产时序数据窗口小于等于滚动时域窗口，则采用全时域估计策略估计未来波动率；若数据窗口大于滚动时域窗口，则采用有限时域估计策略来估计未来波动率并且实时修正未来波动率。
[0031]该用于实现针对金融标的资产进行未来时刻波动率估计处理的装置，其主要特点是，所述的装置包括：
[0032]处理器，被配置成执行计算机可执行指令；
[0033]存储器，存储一个或多个计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法的各个步骤。
[0034]该用于实现针对金融标的资产进行未来时刻波动率估计处理的处理器，其主要特点是，所述的处理器被配置成执行计算机可执行指令，所述的计算机可执行指令被所述的处理器执行时，实现上述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法的各个步骤。
[0035]该计算机可读存储介质，其主要特点是，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序可被处理器执行以实现上述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法的各个步骤。
[0036]采用了本专利技术的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法、装置、处理器及其计算机可读存储介质，通过滚动时域窗口的Re本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：(1)获取金融标的资产历史数据，根据标的资产价格的历史数据计算标的资产的日间波动率；(2)根据Realized滚动时域窗口算法精确计算标的资产的历史波动率；(3)利用固定大小的滚动时域窗口估计标的资产未来T时刻的波动率；(4)绘制标的资产历史波动率和未来波动率曲线。2.根据权利要求1所述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)还包括计算标的资产的日收益率和平均收益率，具体为：根据以下公式计算标的资产的日收益率：其中，C
t
和C
t
‑1为标的资产前后一天的收盘价格；根据以下公式计算标的资产的平均收益率：其中，n为需要选择的滚动时域窗口大小，C
t
和C
t
‑1为标的资产前后一天的收盘价格。3.根据权利要求1所述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，其特征在于，所述的步骤(1)中获取金融标的资产历史数据包括金融标的资产对应的公开要素和标的要素，以及金融标的资产当前交易日之前的历史数据。4.根据权利要求1所述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，其特征在于，所述的步骤(2)中计算标的资产的历史波动率，具体为：根据以下公式计算标的资产的历史波动率：其中，为年化波动率，n为滚动时域窗口大小，C
t
和C
t
‑1为标的资产前后一天的收盘价格。5.根据权利要求1所述的针对金融标的资产实现未来时刻波动率估计处理的方法，其特征在于，所述的步骤(3)估计标的资产未来T时刻的波动率，具体为：根据以下公式估计标的资产未来T时刻的波动率：根据以下公式估计标的资产未...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞枫，钱维佳，陈安钢，陈海枫，吕照进，
申请(专利权)人：国泰君安证券股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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