标签： #已实现方差

你看到某天波动率从 1.2% 跳到 3%,这是真实跳跃还是采样噪声?已实现方差 RV(收益平方和)把『连续扩散波动』和『瞬时跳跃』一股脑混在一起,根本分不清。Barndorff-Nielsen-Shephard 的双幂变差 BV 用相邻收益绝对值的乘积,对跳跃免疫、只估连续积分方差;再用 RV−BV 把跳跃变差剥出来,并用 RV/BV 比值做跳跃检验。本文用高频 GBM+泊松跳跃合成数据,从零复现 BV 估计、RV/BV 检测与波动分解,并点明日内频率、微观结构噪声、有限样本、非交易时段四类真实陷阱(中阶)。

高频已实现方差被买卖价差、离散撮合等微观结构噪声系统性高估。Zhang-Mykland-Aït-Sahalia(2005) 两尺度已实现方差(TSRV)用子采样把噪声方差线性分离出来、外推到 K→∞ 得到无偏的积分方差。合成里全样本 RV 高估 32.5%、TSRV(K=12) 修复到 −7.4%，噪声越大差距越夸张，附完整 Python 与六类真实陷阱（高阶）。

波动率管理组合(Moreira-Muir)：用过去已实现方差做 w_t=c/σ̂² 缩放敞口，高波动期自动去杠杆。合成里波动降 65%、回撤砍 62%，Sharpe 几乎不变。附完整 Python 与六类真实陷阱（高阶）。

HAR-RV 用日内分钟频收益还原已实现方差 RV_t，再以日/周/月三尺度平均把波动率长记忆压成简单线性回归；样本外 R² 达 0.35，跑赢 naive 与单日 AR(1)，附完整 Python 与三类真实陷阱。