6月3日，由上海市数据科技与决策前沿科学研究基地，商务分析研究中心，上海财经大学商学院主办的“量化方法与数据分析讲座系列”（Quantitative Methods and Data Analytics Seminar Series，QMDA）第12期在线上如期举行。来自复旦大学的王晓虎老师受邀做了主题为“Modeling and Forecasting Realized Volatility of Cryptocurrency”的精彩学术讲座。本次讲座由上海财经大学商学院王文斌教授和谢天副教授主持。

本文介绍了一种全新的随机波动率（stochastic volatility）模型，并可以应用于加密货币实际波动率（realized volatility, RV）的计算和预测。

该模型是一个离散的分量Ornstein-Uhlenbeck (fOU) 过程。其具备时变性（time-varying），且其时变持久程度取决于已实现四次变差（realized quarticity）。类似的设定，也可见于著名的 HARQ 模型。

在填充渐近方案下，该过程具有局部近似随机单位根的设定，其误差项是分量高斯噪声，因此可以进行分量积分操作。模型中参数可以据此进行计算，且其渐近理论也比较容易建立起来。

实证研究中，王教授使用了110种最为流行的加密货币进行预测实验分析。其市场规模占了整体加密货币的99%以上。

实证结果显示，当使用该模型预测 110 种加密货币的 RV 时，其预测精度优于几乎所有常规 RV 预测模型。

活动最后，参与讲座的师生都与王教授进行了热烈地互动与讨论，讲座在大家的热烈研讨中圆满结束。

责编 | 江鑫洁 审编 | 傅雅钰 沈梦雪