在國內的金融投資實務中，經典的ARCH，GARCH模型用的多嗎，一般會應用到哪些投資決策當中來？請舉例說明

01-19

主要是想了解這些理論模型在國內金融投資領域中的應用程度，以及還會輔助用到哪些技術

按照MITBBS niubee大俠的說法，garch是騙文科生的玩意

經典的模型能有用才見鬼了~

可以「用到」的地方很多，當然決不會生搬硬套。

如果想要研究波動率的dynamics，該怎麼做呢？無論是exploratory analysis，還是其他的model-based/model-free approaches，方法都有很多。但最簡單先想到的一定是ARCH/GARCH了。假設目的是預測波動率，我會把ARCH/GARCH最先run起來作為benchmark forecast。就像，如果想預測下期收益率，最先玩起來的方法一定是AR(x)。

ARCH/GARCH的思想很有趣。收益率被建模成martingale difference sequence，即假設return是不可自我預測的，但模型可以捕捉平方收益上的自相關性（這一規律在經驗數據中被大家熟知），從而對下期波動率產生一定預測效果。這個思想是對弱市場有效性的呼應，也是對(半)強市場有效性的反對。在量化投資實務中，這個思路對我們建模產生了相當大的啟發作用。

不請自來.以下結果可能強烈有偏.

代碼用了公司的API.

來一發代碼獲取一下數據

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Mon Aug 07 14:13:33 2017

@author: Ben Wan

"""

from gmsdk import md

import pandas as pd

import numpy as np

md.init("name", "pwd")

a = md.get_bars("CZCE.CF705", 100, "2016-11-20 21:00:00", "2016-12-20 21:00:00")

close = [bar.close for bar in a]

print(close)

openz = [bar.open for bar in a]

df = pd.DataFrame(data=[close,openz])

df=df.T

df.to_csv("datax.csv")

然後屁顛屁顛的建了個ECM-GARCH(1,1)EG兩步法協整檢驗,ADF單位根檢驗,ARCH檢驗什麼的人家才不會呢~上圖上圖~

ln(close)-ln(open)

這裡可以看到mean和下面那個均衡方差.

現在我們考慮均值回歸和2倍標準差,做以下處理e^[mean+-2*(Var)^0.5]

14800.75979到17115.47329,這就是這個ECM-GARCH(1,1)得到價格區間.

然後根據這個開倉~

# -*- coding: utf-8 -*-

from gmsdk import md

from gmsdk.api import StrategyBase

class Mystrategy(StrategyBase):

def __init__(self, *args, **kwargs):

super(Mystrategy, self).__init__(*args, **kwargs)

def on_bar(self, bar):

if bar.close &> 17115.47329:

self.open_short(bar.exchange, bar.sec_id, 0, 1)

if bar.close &< 14800.75979:

self.open_long(bar.exchange, bar.sec_id, 0, 1)

if __name__ == "__main__":

myStrategy = Mystrategy(

username="name",

password="pwd",

strategy_id="a3b35451-774e-11e7-b681-a08869a0cca6",

subscribe_symbols="CZCE.CF705.bar.100",

mode=4,

td_addr="127.0.0.1:8001"

)

myStrategy.backtest_config(

start_time="2016-12-20 21:00:00",

end_time="2017-05-15 21:00:00",

initial_cash=10000000,

transaction_ratio=1,

commission_ratio=0.0001,

slippage_ratio=0.00006,

price_type=1)

ret = myStrategy.run()

貌似不算太好的策略但也沒有什麼好說的.不造算不算從某種程度上乾貨了一發?

僅用於拋磚引玉,結果可能極度有偏!雖然品種時間什麼的都是亂選的...

利益相關:深圳紅樹科技有限公司的策略部實習生.

寫了一摞BUG不造再強行安利一波會不會被打?

本地運行的策略保密性和開放性都杠杠der掘金量化平台不來試試嗎?

http://www.myquant.cn

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