Xử lý khoảng trống qua đêm và bước nhảy khi ước tính beta trong ngày

Tóm tắt

Tài liệu bàn về việc ước tính beta từ lợi suất theo khoảng 15 phút của XLF so với SPY trong vài ngày, tập trung vào các bước nhảy có vẻ xuất hiện lúc mở cửa ngày tiếp theo. Câu trả lời giả định beta được tính từ lợi suất thay vì mức giá, đồng thời lưu ý rằng khoảng trống qua đêm không nên đưa vào hồi quy vốn chỉ nhằm sử dụng lợi suất trong ngày. Một cách làm mượt các quan sát được đề xuất là lấy trung bình động của lợi suất.

Các gợi ý khác gồm loại bỏ những quan sát có lợi suất vượt ngưỡng đã chọn, chẳng hạn hai độ lệch chuẩn, và so sánh các ước tính beta ở những khoảng lấy mẫu khác nhau. Khoảng dài hơn có thể làm mượt các bước nhảy nhỏ hơn, vì vậy có thể chọn khoảng cho ước tính ổn định và có ý nghĩa thống kê nhất. Một cách tiếp cận khác là ước tính beta riêng cho từng ngày rồi lấy trung bình. Đây là các gợi ý thực tế chứ không phải quy tắc phổ quát đã được kiểm chứng; tài liệu không nêu phương pháp phát hiện bước nhảy chính thức hay so sánh các phương pháp bằng kết quả thực nghiệm.

Ý chính

• Với beta ước tính từ lợi suất trong ngày, khoảng trống lúc mở cửa qua đêm nằm ngoài chuỗi lợi suất trong ngày.
• Lấy trung bình động của lợi suất được gợi ý như một cách giảm nhiễu.
• Có thể loại bỏ các quan sát lợi suất lớn bằng một ngưỡng như hai độ lệch chuẩn.
• So sánh các khoảng lấy mẫu có thể cho thấy khoảng nào tạo ra beta ổn định và có ý nghĩa hơn.
• Có thể tính beta riêng cho từng ngày rồi lấy trung bình.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: CC BY-SA 4.0 (Stack Exchange)

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.