TIME-VARYING FACTOR-AUGMENTED MODELS FOR VOLATILITY FORECASTING
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摘要
本文提出了一种模型无关的时变因子增强波动率预测框架，通过从已实现波动率中提取动态因子并引入时变因子载荷，有效捕捉市场间随时间演进的联动结构。该框架应用于美股科技股和主流加密货币，显著提升多种统计与AI模型的预测准确性，并在基于波动率的配对交易策略中展现优异的风险调整收益，特别在逆境市场中实现了亏损策略的显著翻转 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::9]
