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下行beta与下偏矩 - halo的技术博客

方差把上涨和下跌对称对待，于是它把『安静但会崩盘』的资产当成低风险。半方差（semivariance）只统计跌破目标那半边的波动，把真正的左尾风险挑出来。本文用 numpy 从零实现下行半协方差矩阵与最小半方差组合，在 8 个『总波动相同、下行不对称』的合成资产上证明：最小方差组合重仓了低波动的崩盘组（权重 0.12–0.14），最小半方差组合反手改仓几乎不崩的高波动组（权重 0.17–0.25），下行半偏差降 9.6%、最大回撤中位数降 47%、Sortino 从 0.076 升到 0.436。附完整 Python 与四张真实计算图。

波动率不是一团模糊的『风险』——上行与下行、连续扩散与跳变，对未来波动的预测力完全不同。本文用已实现半方差(RSV)拆开涨跌，再用 HARQ 修正测量误差，样本外把 RV 预测的 RMSE 从 1.34 压到 1.27、QLIKE 同步下降，并逐一拆解跳变、杠杆效应与测量噪声这三道真实落地关。