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论文认为，仅凭波动率拖累无法解释杠杆交易所交易基金的长期表现。论文考察复利如何取决于收益自相关和其他收益动态：相对于目标倍数，独立收益可能带来正的预期复利；趋势可能改善结果，而均值回归可能使结果变差。其框架包括AR(1)和AR-GARCH模型、连续时间状态切换以及不同的再平衡频率，并纳入波动率聚集和状态持续性。 作者报告称，约二十年的SPDR S&P 500和 Nasdaq-100 ETF…

本文扩展 Kyle 内幕交易模型，以纳入具有长记忆的交易量，以及遵循一般随机过程的噪声交易者波动率。模型推导出均衡条件，并据此刻画内幕交易者的最优交易策略、价格冲击和价格波动。所述结果是，当非知情交易量较高时，内幕交易者会更积极地交易，从而导致价格波动异常剧烈。最优策略本身也具有长记忆特征，价格冲击则受到分数噪声影响。…

本文提出一种预测比特币短期价格方向的模型，将小时级价格和成交量特征与 Reddit 情绪结合。滚动波动率指标将每条观测标记为稳定或波动状态，训练得到的门控机制则调整情绪与价格信息的相对权重：波动状态下赋予情绪更高权重，稳定状态下则更重视价格动态。研究将该方法与仅使用价格、仅使用情绪和静态融合模型进行比较，预测时距为三小时和六小时，并报告了各组成部分的消融分析。…

本研究考察 COVID-19 疫情是否影响股票和加密货币市场的效率。研究使用赫斯特指数分析价格收益、绝对收益和波动率增量，并评估收益序列的多重分形特征。样本包括若干股票指数和波动率指数，以及比特币和以太坊。…

本文逐合约研究黄金、石油和比特币期货价格波动率与基差的驱动因素。研究分析了每日现货价格和期货价格，以及期限、交易量和未平仓量，时间范围为2017至2021。该方法建立在早期研究原油期货波动率的工作之上。…

本文介绍一项关于 EPEC 市场电力现货价格混合预测方法的研究。模型组成部分包括朴素预测、傅里叶分析、ARMA 和 GARCH 模型、均值回归跳跃扩散过程以及循环神经网络。文中将这些方法列为混合建模的组成部分，但没有说明如何组合，也没有说明如何比较各自的预测结果。 研究使用 2013–2014 年的电价数据进行训练，并将 2015…

本研究考察比特币和以太币在 Coinbase Pro、Binance 和 Uniswap V2 上的波动率与交易量是否存在重复模式。研究分析了不同星期、时段和小时内间隔的变化。作者报告称，波动率和交易量都存在系统性周期模式，且这些模式随时间增强。作者提出，这些模式可能与算法交易活动和期货市场的资金费率结算时间有关，但描述并未证实这些因素是因果解释。…

本研究考察加密货币收益极端值是否随资产年龄和市值而变化。研究分析了七千多种数字货币，根据所研究投资组合的历史数据估计收益分布尾部的幂律特征。报告的发现显示尾部具有不对称性：许多资产出现大幅正向变动的可能性高于大幅负向变动，尾部指数也常随年龄、市值或两者变化。 作者报告称，这些变化的方向并不一致。在所研究的加密货币中，只有约 28%…

本文研究波动聚集如何影响期权的风险无差异价格。研究基于一种使用动态凸风险度量确定价格的框架，该风险度量以反向随机微分方程表示。研究通过标的股票的随机波动率模型纳入波动聚集，其中波动率快速均值回归。 当波动率均值回归时间趋近于零时，分析推导出期权无差异价格及相应隐含波动率的渐近表达式，并进一步得到这些渐近近似的修正项。这些结果将快速波动率变化与基于风险的期权估值联系起来，但文档没有提供数值示例、实证验证，也未说明修正项的大小或实际意义。因此，结论描述的是数学定价分析，并非该方法能够改善现实交易决策的证据。

本研究将加密货币风险视为波动率预测问题，并对加密货币市场中二十个要素计算出的风险指标应用机器学习模型。研究比较卷积神经网络、长短期记忆模型、双向LSTM和门控循环单元，并提出一个旨在改进这些模型的新模型。讨论的资产包括比特币、以太坊和狗狗币。…

本研究考察加密货币分叉事件对母币比特币的影响。研究使用经过修改的指数GARCH模型分析收益和波动率变化，同时考虑波动聚集和厚尾收益分布。模型也考虑了市场动态，但文档未说明具体控制变量或估计细节。 研究报告称，分叉对比特币收益没有显著影响，但与波动率显著正相关。分叉后波动率在三天内维持较高水平，同时发生的分叉不会进一步加大波动影响。这些结果是基于模型的研究发现；所提供的摘要没有样本时期、事件数量、不确定性估计或稳健性检验，因此难以判断其适用范围。

本研究应用函数型主成分分析（FPCA）预测日内比特币收益函数。研究引入卡鲁南—洛厄动态因子模型，将函数型观测与离散时间动态联系起来，并提出适用于持续运行市场的滚动FPCA方法。预测使用按小时和15分钟采样的收益。研究还考虑条件异方差，发现纳入方差变化可改善未来收益函数的区间预测。…

本文提出一个包含风险资产和无风险资产的均衡模型，其中有理性投资者和噪声交易者。理性投资者依据预期收益和风险，在恒定相对风险厌恶效用下选择资产配置。噪声交易者相互模仿并进行动量交易，其羊群倾向则随时间随机变化。该模型旨在解释这两类参与者之间的相互作用如何影响价格和收益。 作者报告称，该框架可再现厚尾收益和波动率聚集，并能生成暂时快于指数增长、近似具有对数周期模式的泡沫。他们将模型的价格动态与 1995 至 2000…

本研究检验链上资金流能否预测比特币、以太坊和泰达币的日内收益与波动率。研究考察 2017–2023 年间的一至六小时区间，并区分流入交易所的资金与投资者钱包之间的资金流动。作者还使用案例研究展示收益预测，并基于以太坊净流入制定期权策略，以评估以太坊投资的盈亏。…

本文考察REIT收益及风险指标中是否存在长记忆，即依赖关系随时间持续的现象。研究使用若干检验分析REIT日度数据，重点关注绝对收益和收益平方这两种波动率代理指标，并将结果与非REIT股票指数进行比较。分析区分了波动率行为与收益本身的行为。…

本文使用均值回归VIX模型，对VIX期货的最优交易进行建模，模型动态取决于在有限状态集合间切换的市场状态。研究考察投资者何时入市和离市，并将参与的时机和顺序表示为最优双重停时问题。这些决策会产生相互耦合的变分不等式组。…

本文将加密货币市场中的定量模式与成熟金融市场的典型事实进行比较。研究涵盖收益分布、波动聚集、时间多重分形相关性、跨市场相关性，以及交易量与价格变化之间的关系。大量记录下来的加密货币交易数据，使研究人员能够考察这些特征如何随资产和市场发展而变化。…

本文研究BitMEX反向永续掉期合约及其相关资金费率之间的关系。研究报告称资金费率具有异方差性，并使用格兰杰因果分析评估资金费率与比特币反向永续掉期合约之间的方向性关系。研究还基于拟合效果最佳的GARCH模型，开发了资金费率预测方法。 作者讨论资金费率能否帮助判断市场趋势，并阐述其研究结果的意义。描述未说明数据期间、选用的GARCH模型设定、预测准确度，也未说明因果结果的方向和强度。格兰杰因果表示在所检验数据中的预测先后关系，并不证明经济机制；现有总结也未表明，在市场状态变化或考虑交易成本后，预测结果是否仍有用。

本文研究交易量与波动率的相互作用，特别关注两者都处于高位的时期。文章介绍了一种条件分布分析：考察不同交易量水平下的波动率分布，以幂律和指数截断进行建模，并重新缩放，使其归并到同一条曲线上。文章还将局部最大波动率（LMV）定义为给定交易量范围内的最大波动率，并发现LMV随交易量的对数增加而上升。…

本文提出一种贝叶斯方法，用于估计随时间变化的相关矩阵。该方法用低秩因子模型表示依赖关系，通过带动态收缩先验的潜在状态实现局部自适应正则化，并用因子随机波动率对观测误差建模。该方法旨在量化不断演变的估计结果中的不确定性，同时应对结构变化。…

本文针对即时回归构建估计量和推断程序，尤其关注作为系统性风险衡量指标的贝塔。该方法不只依赖开盘至收盘收益，还使用包含各时间区间最高价和最低价的高频烛形图数据。估计量是在固定k渐近框架下通过最小化二次风险构建的，论文还提出了适用于即时贝塔的可行假设检验。…

本文考察日内市场微观结构如何影响日收益和波动率。研究根据受微观结构效应驱动的日内价格变动模拟日收益，并分析自相关、交易量、波动率和GARCH行为。报告的结果包括：日收益和日收益波动率均存在一阶自相关。交易量与日收益波动率不相关，而日内波动率与之相关。研究还比较了基于日收益的GARCH估计与基于每日价格变动的估计。…

本文构建了一个由时变波动率缩放的随机贴现因子（SDF），并利用标普500期权价格隐含的信息进行估计。其目的是还原市场参与者的前瞻性预期，同时降低观测噪声的影响。估计出的SDF呈非单调形态：虚值程度较浅的看跌期权一侧出现隆起，且期限越长，形状越明显地呈现W形。结果表明，期限会影响中央隆起的强度。…

本文说明分数布朗运动（fBm）的非重叠增量可能存在依赖关系，并探讨如何据此预测未来价格变化。如果对数价格遵循这一过程，其非马尔可夫结构可为统计套利提供信息。研究推导了面向交易的理论准确性指标，包括命中率、预期收益和风险，而非仅用传统统计标准评估预测。 研究还考察实际策略选择：使用哪些过去的增量，以及预测变动较小时，何时因不确定性过高或无利可图而不应交易。实证应用使用高频外汇汇率和已实现波动率序列，将预测分析与粗糙波动率联系起来。文中描述未报告具体绩效数据、交易成本假设或这些应用之外的检验，因此并不能证明基于…