怎么利用高频数据，预测日内某个时刻的波动率？

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ARCH，GARCH等一大类模型或者SV类模型只适用于低频数据（日度，周度，月度，季度，年度等）的波动率建模和预测。后来发展起来的基于高频数据的已实现波动率（realized volatility，RV）或者与它类似的波动率测度（像什么已实现双幂次变差，已实现极差，已实现多幂次变差等等）。请注意这些波动率度量值的计算，虽然利用的是高频数据，但计算出来的还是日度波动率的估计，此时基于日度RV，以前的ARIMA，ARCH类模型又可以使用了，会见到像 RV-ARFIMA，RV-ARCH等等模型；有时候会利用RV的对数lnRV建立类似的模型；另一类是沿着HAR-RV模型发展起来的一大类模型。像考虑跳跃的HAR-RV-CJ模型，等等诸与此类吧。但我突然发现这些模型搞的那么复杂，利用的也是高频数据，然并卵预测的却都是日度波动率。那请问既然利用的是高频数据，大家更想知道的或者说更想要预测的应该是日内波动率吧。比如，我有沪深300指数5分钟间隔的高频收盘价数据；我如何预测 上午10:30，下午 2:30的波动率呢。请问各路金融、量化的大神们，怎么办呢？？？
根据查询资料，涉及的应该 高频瞬时（点）波动率的预测问题。

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关键词：高频数据 波动率 Volatility Realized 沪深300指数 高频 波动率

大神们都来说说吗，目前到底有没有方法来实现呢？？？

记录一下对这个问题的思考：我也在知乎提出同样的问题：怎么利用高频数据，预测日内波动率？，但和论坛一样至今无人回复。也许大家正在从节日模式切换到工作模式的回程路上吧，只有我们这样的学生狗，还在被论文虐。刚看了知乎另外一个问题请问用短周期波动率估计长周期波动率是不是会高估长周期的波动率？ 陈斯的回答，发现我的问题好像是：高频瞬时波动率的预测问题。终于找到了一点可以参考的线索。

支持一下LZ，我也是在tick策略的，曾经也是手撸高频N多年。

13863344433 发表于 2017-4-12 03:57
支持一下LZ，我也是在tick策略的，曾经也是手撸高频N多年。

感谢支持！

好问题怎么没有后续了

是的，我看外文论文也是这样的~其实都是测量隔日的波动率

技术上可以做，业务上还没场景