实现了协方差估计器

Question

我想使用Julia中的高频数据来估计协方差矩阵。我希望从使用已实现的协方差估计器开始。因此，是否有可用的Julia代码可以使用rcov进行估计？

Answer 1

我认为你不需要一个包。实现协方差是一个非常简单的估计量。设pmat表示高频价格的矩阵，其中列对应于资产，行对应于时间索引。高频回波可以通过以下方式获得：

rmat = log.(pmat[2:end,:] ./ pmat[1:end-1,:])

注意，您可以使用循环来避免临时分配，从而加快计算速度。或者正如奥斯卡在评论中指出的那样：

rmat = @views log.(pmat[2:end,:] ./ pmat[1:end-1,:])

还将减少临时费用，同时保留整洁的一个衬垫。

给定rmat，实现的横跨第一个到最后一个时间索引的协方差估计器仅为：

realizedcov = rmat' * rmat