इंट्राडे बीटा अनुमान में ओवरनाइट गैप और उछाल संभालना

सारांश

यह दस्तावेज़ कई दिनों में XLF की 15-मिनट रिटर्न का SPY के मुकाबले बीटा अनुमान करने पर चर्चा करता है, जिसमें अगले दिन के खुलने पर दिखने वाले उछाल पर ध्यान है। जवाब मानता है कि बीटा की गणना मूल्य स्तरों के बजाय रिटर्न से की जाती है और कहता है कि केवल इंट्राडे रिटर्न के लिए बने रिग्रेशन में ओवरनाइट गैप शामिल नहीं होने चाहिए। अवलोकनों को स्मूद करने के एक तरीके के रूप में रिटर्न का मूविंग एवरेज सुझाया गया है।

अन्य सुझावों में ऐसे अवलोकनों को हटाना शामिल है जिनके रिटर्न चुनी हुई सीमा, जैसे दो मानक विचलन, से अधिक हों और अलग-अलग सैंपलिंग अंतरालों पर बीटा अनुमानों की तुलना करना। लंबे अंतराल छोटे उछालों को स्मूद कर सकते हैं, इसलिए सबसे स्थिर और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अनुमान वाला अंतराल चुना जा सकता है। एक और तरीका है हर दिन के लिए अलग बीटा अनुमान करना और फिर उन अनुमानों का औसत लेना। ये व्यावहारिक सुझाव हैं, परखी हुई सार्वभौमिक विधि नहीं; दस्तावेज़ कोई औपचारिक उछाल-पहचान विधि निर्दिष्ट नहीं करता और न ही अनुभवजन्य परिणामों पर तरीकों की तुलना करता है।

मुख्य विचार

• इंट्राडे रिटर्न से अनुमानित बीटा के लिए, ओवरनाइट शुरुआती गैप इंट्राडे रिटर्न श्रृंखला का हिस्सा नहीं होते।
• शोर घटाने के एक तरीके के रूप में रिटर्न को मूविंग एवरेज से स्मूद करने का सुझाव है।
• दो मानक विचलन जैसी सीमा से बड़े रिटर्न वाले अवलोकन हटाए जा सकते हैं।
• सैंपलिंग अंतरालों की तुलना से पता चल सकता है कि किससे अधिक स्थिर और महत्वपूर्ण बीटा मिलता है।
• हर दिन के बीटा का अलग अनुमान लगाकर फिर उनका औसत लिया जा सकता है।

टैग

# How to account for jumps in intraday data when calculating beta?


# How to account for jumps in intraday data when calculating beta?












I am calculating betas on intraday trade data at 15-minute intervals. For simplicity sake, let's assume I am modeling

\begin{equation} Y = \beta * X + c \end{equation}

where $Y$ is the return of XLF and $X$ is the return of SPY.

If I want to run this on five days of intraday data, should I remove the jump that happens due to opening gaps on the next day?

How do you guys usually handle this jump in returns ?

## Answer by chrisaycock (score 6, accepted)

https://quant.stackexchange.com/a/2714

I assume you're using returns to compute beta, not the prices. And yes, remove the "jumps", though this should happen automatically since you're looking only at intraday returns. One final piece of advice: you'll get more meaningful results if you smooth the returns via a moving average.

## Answer by Suminda Sirinath S. Dharmasena (score 3)

https://quant.stackexchange.com/a/2715

In addition to the above I can suggest:

- ignore data point if returns are more than a certain threshold (2 s.d.)

- calculate at different sampling intervals and choose most stable beta with the best significance (certain longer intervals "smooth out" small to mid size jumps)

## Answer by LazyCat (score 1)

https://quant.stackexchange.com/a/2718

You can run the regression separately for 5 days, and average the betas you get for different days.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।