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알파트로스

[ArbLab] 2. OU Process

HudsonThames/ArbitrageLab 2024. 7. 14. 01:34
[ArbLab] 2. OU Process (1) Caveats in Calibrating the OU Process

O-U process로 모델링하고 Parameter 추정하다보면 가장 안되는게 \(\theta\)의 추정이다그에 대한 상세한 설명인 포스트!KEY TAKEAWAYS추정량의 편향 및 분산\(\theta\)의 추정량은 편향되며 AR(1) 기반 방법에서는 큰 분산을 가진다. 원칙적으로 개선하기 매우 어렵다.\(\theta\)가 과대 추정되는 경우가 많기 때문에 페어 트레이딩 시나리오에서는 모델이 너무 낙관적일 수 있다. 빠른 평균 회귀가 더 많은 수익을 나타내기 때문직접 최대 가능도 방법이 방법은 최대 가능도 추정기를 사용하는 경우, 알려진 평균을 가진 AR(1) 방법과 동일한 결과를 산출한다다소 느리다신뢰하지 말아야 할 상황평균 회귀 속도가 작거나, 평균 회귀의 반감기가 큰 경우 (예: 기간 내 평균을 20..
HudsonThames/ArbitrageLab 2024. 7. 14. 01:33
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