Tengo precio de volumen de datos de cinco acciones, de la muestra a 1 minuto de intervalo de seis meses. Los datos son bastante ruidosos, muchos de los datos que faltan y también algunos weired picos. Alguien puede sugerirme cómo limpiar este conjunto de datos? El objetivo principal es la estimación de la volatilidad para el próximo mes siguiente a la finalización de las muestras, ¿cuál es el mejor método para esto? También, ¿cómo puedo comprobar si la volatilidad depende de la liquidez del mercado, basado en estos datos. Puede que alguien me señale a los sencillos tutoriales y libros que permite este tipo de análisis de datos. Tengo un buen fondo en el análisis de datos estadísticos, pero soy un completo noob a los datos financieros. Cualquier ayuda será muy apreciada
Respuesta
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Nick Klauer
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Si usted está familiarizado con la programación (que es necesaria para tratar con datos HF), creo firmemente que recomendamos el uso de la "alta Frecuencia" paquete de R. Incluye una gran cantidad de procedimientos para limpiar de datos HF y para la estimación de la volatilidad.
Usted puede encontrar aquí un tutorial muy bueno sobre el paquete.
Si es necesario usted puede encontrar aquí algunos buenos tutoriales para R.
Créditos: El paquete ha sido desarrollado por Kris Boudt , Jonathan Cornelissen , Scott Payseur,Giang Nguyen y Martín Schermer .
