mtext(text, side = 3, line = 0, outer = FALSE, at = NA,
adj = NA, padj = NA, cex = NA, col = NA, font = NA, ...)
text是文本内容。side指定是哪个页边空白(1=下面，2=左边，3=上边，4=右边）。line指定文字出现的位置，文字和对应坐标轴平行。从坐标轴开始向外从0开始计数。具体设为多少合适需要自己尝试。at，以用户坐标指定字符串位置。adj 调整阅读方向。为使字符串平行坐标轴，adj=0，意味着左对齐或下对齐，而adj=1表示右对齐或上对齐。padj 调整每个字符串垂直阅读的方向（它通过adj控制）。对于平行轴的字符串, padj=0表示右或上对齐，padj=1表示左或下对齐。cex字体大小因子，默认为1，实际输出字体相对于默认字体的大小比例，得尝试才知道设为多少合适。font文字字体。 col是色彩。
根据股票市场收益率序列呈尖峰厚尾、偏态、波动集聚和杠杆效应等特征,本文构建Skew-GED(SGED)分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态混合预测模型来挖掘和分析收益率序列的内在规律，运用r语言通过实时最优化动态模型的参数估计，分别对5只股票日对数收益率序列的未来收益情况进行每日预测每日更新，输出交易信号；最后通过滚动时间窗进行推进分析，解决可能存在的过度拟合问题，结果表明动态模型能更好地描述收益率特性，提高预测准确性。【关键词】变参数ARIMA+EGARCH动态模型；参数优化；推进分析；股票收益率预测
一、引言
波动性是股票市场最为重要特性之一，因此，探讨其波动规律、把握其运行趋势成为当今学术界与实务界研究的热点。
股票收益率波动模型的研究主要有：ARMA 类模型、ARCH 类模型及二者的混合模型，模型中波动误差分布的假定主要有正态分布、T 分布、GED 分布和SKT 分布。国内外大量研究表明，收益率序列波动通常具有集聚性、分布的尖峰厚尾性以及有偏性。本文以5只股票为例，通过对股票日对数收益率序列的分析，发现股票日对数收益率波动存在明显的“尖峰厚尾”现象、波动集聚和非对称特征。通过建立收益率序列的ARIMA 模型处理中期记忆特征，然后再利用EGARCH模型处理异方差的非对称以及波动率聚集特征，采用S-GED分布解决股票收益率波动的“尖峰厚尾”现象以及有偏分布问题，就能够很好地解决股票收益率的这些特性，取得较理想的拟合及预测效果。
本文利用Skew-GED(SGED)分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态预测模型对给定的5只股票收益率进行预测，为股票收益率预测和股票投资提供一种思路。任何一种预测方法都要回归现实，接受实践的检验，本文的预测部分证明了该模型具有一定的预测精度，在一定程度上能够为投资者和金融市场相关人员及机构提供决策依据。
二、股票收益率预测建模
2.1模型建立原理
2.1.1进行股票收益率的预测
在股票市场中，准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。多数金融研究针对的是资产收益率而不是资产价格。Campbell，Lo和MacKinlay（1997）给出了使用收益率的两个主要理由：第一、对普通投资者来说，资产收益率完全体现了该资产的投资机会，且与其投资规模无关；第二，收益率序列比价格序列更容易处理，因为前者有更好的统
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摘要
在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。
高频数据的处理
在本节中，我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤：（i）清理和（ii）数据聚合。
>dim(dataraw)[1] 48484 7>tdata$reportinitial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105>dim(afterfirstclean)[1] 9105 7
高频数据的汇总
通常不会在等间隔的时间点记录价格，而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。
最受欢迎的方法是按照时间汇总，它通过获取每个网格点之前的最后价格来将价格强制为等距网格。
># 加载样本价格数据>data("sample")># 聚合到5分钟的采样频率：>head(tsagg5min)PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420># 聚合到30秒的频率：>tail(tsagg30sec)PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670
在上面的示例中，价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间网格。此外，aggregates函数内置于所有已实现的度量中，可以通过设置参数align.by和align.period来调用该函数。在这种情况下，首先将价格强制等间隔的常规时间网格，然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。这样做的优点是，用户可以将原始价格序列输入到实际度量中，而不必担心价格序列的异步性或不规则性。
带有时间和波动率计算的价格示例：
>#我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据：>#汇总到一分钟：>Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2))>#刷新时间聚合：refreshTime(list(stock1,stock2))>#计算跳跃鲁棒的波动性指标>#基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE)>#计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量>#基于非同步数据：
实际波动性度量
高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性（Andersen等，2003）。实际上，单变量波动率估计的主要挑战是应对（i）价格的上涨和（ii）微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。
下面的示例代码说明了日内周期的估计：
>#计算并绘制日内周期>head(out) returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941
波动性预测
学术研究人员普遍认为，如果进行适当的管理，对高频数据的访问将带来优势，可以更好地预测未来价格变化的波动性。早在2003年Fleming等人（2003年）估计，投资者将愿意每年支付50到200个点，来预测投资组合绩效的收益，这是通过使用高频收益率而不是每日收益率来进行波动率预测的。
尽管HAR和HEAVY模型的目标相同，即对条件波动率进行建模，但它们采用的方法不同。HAR模型专注于预测收盘价变化。HAR模型的主要优点是，它易于估计（因为它本质上是一种可以用最小二乘方估计的线性模型）， HEAVY模型的主要优点在于，它可以模拟收盘价和收盘价的条件方差。此外，HEAVY模型具有动量和均值回归效应。与HAR模型相反，HEAVY模型的估计是通过正态分布的最大似然来完成的。接下来的本文更详细地介绍HAR模型和HEAVY模型，当然还要讨论并说明如何使用高频收益率来估计这些模型。
HAR模型
示例
将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数，我们加载每日实际波动率。
>#每天获取样本实际波动率数据>DJI_RV = realized$DJI#选择 DJI>DJI_RV = DJI_RV[!is.na(DJI_RV)]#删除缺失值
第二步，我们计算传统的异构自回归（HAR）模型。由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型，因此也可以通过以下方式实现：harModel函数的输出是lm的子级harModel lm，线性模型的标准类。图绘制了harModel函数的输出对象，水平轴上有时间，在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率（此分析是在样本中进行的，但是模型的估计系数可以显然用于样本外预测）。从图的检查中可以清楚地看出，harModel可以相对快速地拟合波动水平的变化，
[1] "harModel" "lm">xModel:RV1 = beta0 + beta1 * RV1 + beta2 * RV5 + beta3 * RV22Coefficients:beta0 beta14.432e-05 1.586e-01r.squared adj.r.squared0.4679 0.4608>summary(x)Call:"RV1 = beta0 + beta1 * RV1 + beta2 * RV5 + beta3 * RV22"Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-0.0017683 -0.0000626 -0.0000427 -0.0000087 0.0044331Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)beta0 4.432e-05 3.695e-05 1.200 0.2315beta1 1.586e-01 8.089e-02 1.960 0.0512 .beta2 6.213e-01 1.362e-01 4.560 8.36e-06 ***beta3 8.721e-02 1.217e-01 0.716 0.4745---Signif. codes: 0 ^a˘ A¨ Y***^a˘ A´ Z 0.001 ^a˘ A¨ Y**^a˘ A´ Z 0.01 ^a˘ A¨ Y*^a˘ A´ Z 0.05 ^a˘ A¨ Y.^a˘ A´ Z 0.1 ^a˘ A¨ Y ^a˘ A´ Z 1Residual standard error: 0.0004344 on 227 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.4679, Adjusted R-squared: 0.4608F-statistic: 66.53 on 3 and 227 DF, p-value: <2.2e-16
HARRVCJ模型拟合
估计harModel的更复杂版本。例如，在Andersen等人中讨论的HARRVCJ模型。可以使用示例数据集估算，如下所示：
>data = makeReturns(data)#获取高频收益数据>xModel:sqrt(RV1) = beta0 + beta1 * sqrt(C1) + beta2 * sqrt(C5) + beta3 * sqrt(C10)+ beta4 * sqrt(J1) + beta5 * sqrt(J5) + beta6 * sqrt(J10)Coefficients:beta0 beta1 beta2 beta3 beta4 beta5-0.8835 1.1957 -25.1922 38.9909 -0.4483 0.8084beta6-6.8305r.squared adj.r.squared0.9915 0.9661
最后一个示例是仅将日内收益作为输入就可以估算的一种特殊类型HAR模型。
HEAVY模型
将HEAVY模型拟合到道琼斯工业平均指数。第一步，我们加载道琼斯工业平均指数。然后，我们从该库中选择每日收益和每日实际核估计（Barndorff-Nielsen等，2004）。现在，作为HeavyModel输入的数据矩阵的第一列为收益率，第二列为Realized Kernel估计值。我们进一步将参数设置为采样期内日收益率和平均实际核估计方差。现在，我们来估算HEAVY模型。根据模型的输出，图绘制了由模型中的第二个方程式估算的条件方差。
># heavy模型在DJI上的实现:>returns = returns[!is.na(rk)]rk = rk[!is.na(rk)]# 删除NA>startvalues = c(0.004,0.02,0.44,0.41,0.74,0.56)#初始值>output$estparams[,1]omega1 0.01750506omega2 0.06182249alpha1 0.45118753alpha2 0.41204541beta1 0.73834594beta2 0.56367558
流动性
交易量和价格
交易量和价格通常作为单独的数据对象提供。对于许多与交易数据有关的研究和实际问题，需要合并交易量和价格。由于交易量和价格可能会收到不同的报告滞后影响，因此这不是一个简单的操作（Leeand Ready 1991）。函数matchTradesQuotes可用于匹配交易量和价格。根据Vergote（2005）的研究，我们将价格设置为2秒作为默认值。
流动性衡量
可以使用函数tqLiquidity根据匹配的交易量和价格数据计算流动性指标。表中计算了主要实现的流动性衡量指标，并且可以用作函数tqLiquidity的参数。
以下示例说明了如何：（i）匹配交易和报价，（ii）获取交易方向，以及（iii）计算流动性衡量指标。
>#加载数据样本>#匹配交易量和价格数据>tqdata = matchTradesQuotes(tdata,qdata)>#在tqdata中显示信息>colnames(tqdata)[1:6][1] "SYMBOL" "EX" "PRICE" "SIZE" "COND" "CORR">#根据Lee-Ready规则推断的交易方向>#计算有效价差>es = tqLiquidity(tqdata,type="es")
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