장중 베타 추정에서 야간 갭과 급변 처리

기사 Quant Q&A · 저자: silencer

요약

이 문서는 며칠 동안 XLF 대비 SPY의 15분 수익률로 베타를 추정하는 방법을 다루며, 다음 날 시가에서 나타나는 급격한 변동에 주목합니다. 응답은 가격 수준이 아니라 수익률로 베타를 계산한다고 가정하고, 장중 수익률만 사용하려는 회귀분석에는 야간 갭을 포함하지 않아야 한다고 설명합니다. 관측값을 평활화하는 한 가지 방법으로 수익률 이동평균을 제안합니다.

다른 제안으로는 2 표준편차처럼 정한 기준을 초과하는 수익률 관측값을 제외하고, 표본 추출 간격별 베타 추정치를 비교하는 방법이 있습니다. 더 긴 간격은 작은 급변을 완화할 수 있으므로 가장 안정적이고 통계적으로 유의한 추정치를 내는 간격을 선택할 수 있습니다. 별도의 방법으로는 날짜별 베타를 추정한 뒤 평균을 구할 수 있습니다. 이는 검증된 보편적 규칙이 아니라 실용적인 제안입니다. 문서는 공식적인 급변 탐지 방법을 지정하거나 경험적 결과로 방법들을 비교하지 않습니다.

핵심 아이디어

장중 수익률로 추정하는 베타에서는 야간 시가 갭이 장중 수익률 계열에 포함되지 않습니다.
노이즈를 줄이는 한 방법으로 이동평균을 이용한 수익률 평활화를 제안합니다.
2 표준편차 같은 기준을 이용해 큰 수익률 관측값을 제외할 수 있습니다.
표본 추출 간격을 비교하면 더 안정적이고 유의한 베타를 내는 간격을 찾을 수 있습니다.
날짜별 베타를 따로 계산한 다음 평균을 구할 수 있습니다.

# 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.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.

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