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📊 波动率预测与动态对冲 30章 · 实战

🎯 中小学生友好色系

01波动率基础

定义历史波动率隐含波动率微笑与偏斜

02波动率模型概述

ARCH族随机波动率机器学习对比

ARCH(1)MLE模型检验

GARCH(1,1)平稳条件预测公式

05GARCH模型扩展

EGARCHGJR-GARCHTGARCH杠杆效应

06GARCH参数估计

极大似然Python arch库

07GARCH模型诊断

残差检验Ljung-BoxARCH-LMAIC/BIC

08波动率预测实战

样本外预测滚动预测RMSE/MAE

09随机波动率模型

HestonSABR与GARCH区别

10已实现波动率

高频数据RV计算双幂次变差

异质自回归参数估计预测效果

12机器学习波动率预测

技术指标宏观因子期权隐含信息

StackingBagging模型平均

15波动率预测评估指标

RMSE/MAE/MAPEQLIKEMCS检验

16期权定价基础

Black-Scholes希腊字母

17Delta对冲原理

Delta中性离散/连续对冲误差分析

18Gamma风险与对冲

Gamma ScalpingGamma中性

19Vega风险与对冲

波动率变化影响Vega对冲方法

20动态对冲策略框架

GARCH预测Delta-Gamma对冲

21对冲绩效评估

对冲有效性HE方差缩减比成本分析

22交易成本与对冲频率

成本模型最优频率阈值对冲

23跳跃风险与对冲

跳跃扩散跳跃风险对冲尾部风险

24波动率曲面动态

随机波动率曲面局部波动率

25波动率套利策略

均值回归跨期套利VIX期货

26VIX期货与期权

VIX指数期货定价期权对冲

27波动率风险溢价

方差风险溢价VRP预测能力交易策略

28回测框架搭建

Python回测引擎事件驱动绩效归因

VaR/CVaR压力测试波动率预测应用

30综合实战项目

GARCH预测Delta-Gamma对冲回测绩效