انٹرا ڈے بیٹا کے تخمینے میں رات بھر کے گیپس اور اچانک چھلانگوں سے نمٹنا

خلاصہ

یہ دستاویز کئی دنوں کے دوران XLF کے مقابلے میں SPY کے 15 منٹ کے ریٹرنز سے بیٹا کا تخمینہ لگانے پر بات کرتی ہے، خاص طور پر اگلے دن کے آغاز پر نظر آنے والی چھلانگوں پر۔ جواب فرض کرتا ہے کہ بیٹا قیمت کی سطحوں کے بجائے ریٹرنز سے نکالا جاتا ہے، اور بتاتا ہے کہ صرف انٹرا ڈے ریٹرنز کے لیے بنائی گئی ریگریشن میں رات بھر کے گیپس شامل نہیں ہونے چاہییں۔ مشاہدات کو ہموار کرنے کے ایک طریقے کے طور پر ریٹرنز کا موونگ ایوریج پیش کیا گیا ہے۔

دیگر تجاویز میں ان مشاہدات کو خارج کرنا شامل ہے جن کے ریٹرنز منتخب حد، مثلاً دو معیاری انحراف، سے زیادہ ہوں؛ نیز مختلف سیمپلنگ وقفوں پر بیٹا کے تخمینوں کا موازنہ کرنا۔ طویل وقفے چھوٹی چھلانگوں کو ہموار کر سکتے ہیں، اس لیے سب سے مستحکم اور شماریاتی طور پر نمایاں تخمینہ دینے والا وقفہ منتخب کیا جا سکتا ہے۔ ایک اور طریقہ یہ ہے کہ ہر دن کے لیے الگ بیٹا نکال کر ان تخمینوں کی اوسط لی جائے۔ یہ عملی تجاویز ہیں، آزمودہ عالمگیر اصول نہیں؛ دستاویز کوئی باقاعدہ جمپ ڈیٹیکشن طریقہ متعین نہیں کرتی اور نہ ہی طریقوں کا تجرباتی نتائج پر موازنہ کرتی ہے۔

اہم خیالات

• انٹرا ڈے ریٹرنز سے بیٹا نکالتے وقت رات کے دوران مارکیٹ بند ہونے اور اگلے روز کھلنے کے گیپس انٹرا ڈے ریٹرن سیریز کا حصہ نہیں ہوتے۔
• شور کم کرنے کے ایک طریقے کے طور پر ریٹرنز کو موونگ ایوریج سے ہموار کرنے کی تجویز دی گئی ہے۔
• دو معیاری انحراف جیسی حد لگا کر بڑے ریٹرن والے مشاہدات خارج کیے جا سکتے ہیں۔
• سیمپلنگ وقفوں کا موازنہ بتا سکتا ہے کہ کس وقفے سے زیادہ مستحکم اور نمایاں بیٹا ملتا ہے۔
• ہر دن کے بیٹا کے تخمینے الگ نکال کر پھر ان کی اوسط لی جا سکتی ہے۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔