量化模型之“利用混频模型预测期货周频收益率”

金融时间序列通常包含多个维度，不同维度数据的采样频率也不一致。例如螺纹钢研究员通常关心螺纹钢的因素有日频更新的现货螺纹钢价格，周频更新的螺纹钢库存，高炉开工率和线螺采购量等。如果其中某些可观测因子发生了变化，投资者对未来螺纹钢期货涨跌也会发生改变。如何及时利用更新的信息进行投资决策是投资者普遍关心的热点。这里我们尝试利用计量经济学里经典的混频数据处理模型MIDAS来综合螺纹钢基本面的日频和周频数据对周度收益率进行预测。MIDAS是一种线性回归模型，由于包含多个输入的日频数据，传统的线性回归模型要求较多的可调参数，所以MIDAS的研究者Eric Ghysels等人就尝试利用多项式来代替模型中的可调参数。这类模型主要是用来预测宏观经济指标如GDP增长率等，这里我们尝试利用MIDAS来预测螺纹钢期货周频收益率。

华泰期货特此邀请您的参加！

▌活动主题：华泰期货量化模型

▌主办单位：华泰期货有限公司

▌承办单位：华泰期货研究院

▌活动时间：2018年1月30日 15:30

▌活动内容：会议主题

量化模型之“利用混频模型预测期货周频收益率”