SpotV2Net: Multivariate Intraday Spot Volatility Forecasting via Vol-of-Vol-Informed Graph Attention Networks
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摘要
本报告提出SpotV2Net模型，利用图注意力网络结合非参数傅里叶估计的瞬时波动率及波动率的波动率特征，实现了道琼斯工业指数成分股的多变量盘中即期波动率精准预测。模型通过节点与边特征有效捕捉资产间溢出效应，显著优于HAR、XGB及LSTM等对比模型。此外，应用GNNExplainer对预测结果进行解释，揭示关键子图结构，为短期风险管理及高频交易策略提供理论和实证支持[page::0][page::1][page::5][page::7][page::14][page::20][page::21].
