¿Cómo obtener eficazmente las matrices de covarianza de una ventana móvil en Matlab?

Question

Estoy tratando de producir una ventana móvil para estimar una matriz de covarianza utilizando un bucle for. Tengo mis rendimientos bajo la variable returns_sec y tengo 260 observaciones almacenadas en N_ret .

Ahora quiero producir una estimación de la matriz de covarianza basada en diez series de retorno a la vez y obtener una gran variable con todas las matrices de covarianza en ella (líneas superiores: Matrix1 , a continuación Matrix2 etc.).

Podría hacerlo a mano escribiendo:

kov_test=cov(returns_sec(1:10,:));  
kov_test2=cov(returns_sec(11:21,:));  ...

y copiar todos los resultados en una variable. Pero creo que también debería haber una forma más efectiva y fácil utilizando un bucle for.

¡Sería estupendo si alguno de vosotros pudiera ayudarme!

Answer 1

Le recomiendo que utilice la ventana superpuesta rodante (1ª implementación) en lugar de la no superpuesta (su ejemplo - 2ª implementación)

% overlapping rolling covariance
[n,m] = size(returns_sec); % n-> number of dates, m->number of assets
rolling_window = 10;
cov_test = nan(m*(n - rolling_window + 1),m);
for i = rolling_window:n
    start_index = m*(i - rolling_window) + 1; % aggregate covariance matrix start index
    end_index = m*(i - rolling_window +1); % aggregate covariance matrix end index
    covariance_mtx = cov(returns_sec(i-rolling_window +1:i,:));
    cov_test(start_index:end_index,:) = covariance_mtx;
end

% non-overlapping rolling covariance
[n,m] = size(returns_sec); % n-> numberg of dates, m->number of assets
rolling_window = 10;
num = floor(n/rolling_window); % number of non-overllaping intervals
cov_test = nan(m*num,m);
for i = 1:num
    start_index = m*(i - 1) + 1; % aggregate covariance matrix start index
    end_index = m*i; % aggregate covariance matrix end index
    covariance_mtx = cov(returns_sec(rolling_window*(i - 1) + 1: rolling_window*i,:));
    cov_test(start_index:end_index,:) = covariance_mtx;
end