Beyond Returns: A Candlestick-Based Approach to Spot Covariance Estimation
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摘要
本文提出了一种基于高频蜡烛图数据（开、高、低、收价）的新型即时协方差估计框架，有效解决传统基于持仓收益的估计精度与局部化的权衡问题。该方法通过最小化风险函数确定最优的线性加权估计器，并提出基于此估计器的假设检验方案，显著提高估计效率和检验功效。实证分析应用于2024年全年的比特币ETF市场中性检验，结果表明比特币市场存在显著系统性风险暴露，尤其在金融动荡期间检测出细微变化，验证了方法在事件研究中的实用价值 [page::0][page::1][page::3][page::20][page::25][page::30]。
