“Volatility Forecasting in Global Financial Markets Using TimeMixer”
全球金融市场的波动性预测对投资者、金融机构和政策制定者至关重要，涉及风险管理、衍生品定价和投资组合优化。传统的时间序列预测方法（如ARCH、GARCH）和机器学习模型（如LSTM、GRU）在捕捉金融数据的多尺度动态方面存在局限。
本研究应用TimeMixer模型，通过多尺度混合方法分析短期和长期时间结构，提升波动性预测能力。实验表明，模型在短期预测方面表现强劲，适用于稳定、低波动资产（如股票、ETF、外汇、加密货币）。对于BTC/USD、ETH/USD和AAPL等成熟资产，短期价格预测准确。在高度波动资产（如DOGE/USD、SOL/USD、TSLA）中，模型预测误差显著增加。随着预测时间延长，模型准确性下降，尤其在高度波动资产的长期预测中表现有限。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.09062
摘要
本研究应用TimeMixer模型预测全球金融资产的波动性，采用多尺度混合方法捕捉短期和长期时间模式。实证结果显示，TimeMixer在短期波动性预测中表现优异，但在高度波动市场的长期预测中准确性下降。研究强调TimeMixer在金融风险管理中的短期预测应用价值，同时指出其长期预测的局限性，需进一步改进。
简介
全球金融市场的波动性预测对投资者、金融机构和政策制定者至关重要，涉及风险管理、衍生品定价和投资组合优化。传统的时间序列预测方法（如ARCH、GARCH）和机器学习模型（如LSTM、GRU）在捕捉金融数据的多尺度动态方面存在局限。
本研究应用TimeMixer模型，通过多尺度混合方法分析短期和长期时间结构，提升波动性预测能力。TimeMixer的Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块有效提取多尺度信息，尤其在短期预测中表现优越。研究结果表明，TimeMixer在短期波动性预测中具有更高的准确性，未来将探索其长期预测能力的改进。
相关工作
波动率预测的传统统计模型
时间序列预测在金融市场历史悠久，传统模型如ARCH和GARCH用于建模波动性，但对非线性动态和突发状态转变表现不佳。ARIMA和VAR模型常用于捕捉趋势和周期，但在处理非平稳性和长期依赖性方面有限，影响复杂市场的波动预测准确性。
机器学习和深度学习方法
机器学习和深度学习在时间序列预测中日益重要，LSTM和GRU因其建模长期依赖性而受到青睐。这些模型需要大量超参数调优，且难以捕捉金融时间序列的多尺度特性。CNN和Transformer也被应用于时间序列任务，Transformer在长预测期表现良好，但对短期波动捕捉效果不佳。
时间序列分解的多尺度方法
多尺度方法如小波变换和经验模态分解（EMD）用于捕捉时间序列中的细粒度和粗粒度模式。这些方法通过多尺度分解提供结构化的时间模式分析，但依赖手动分解，限制了其在多样化数据集和动态市场条件下的适应性。方法不总能自动学习最相关的尺度，导致在高度波动的金融市场中灵活性不足。
TimeMixer：一种新的多尺度混合方法
TimeMixer由Shiyu Wang等人提出，采用全MLP架构，自动学习多尺度时间序列表示。通过Past-Decomposable-Mixing (PDM)和Future-Multipredictor-Mixing (FMM)模块，直接从数据中分离短期和长期动态。特别适用于金融波动预测，能够同时捕捉快速市场变动和长期趋势，克服传统方法的局限。
TimeMixer在金融市场中的应用
TimeMixer在金融市场波动预测中的应用尚未深入，特别是在短期与长期预测准确性方面。本研究旨在利用TimeMixer预测全球金融衍生品的波动性，重点关注短期波动预测对风险管理和交易策略的重要性。
时间序列预测的主要目标是利用过去的观察数据（长度为P）来获得未来的最可能预测（长度为F）。准确预测的挑战在于处理复杂的时间变化，TimeMixer通过多尺度混合来解决这一问题，增强不同尺度的预测能力。
TimeMixer基于多尺度混合框架，包含历史信息提取的PastDecomposable-Mixing和未来预测生成的Future-Multipredictor-Mixing。
多尺度混合结构
TimeMixer采用多尺度混合架构，将输入时间序列分为短期、中期和长期窗口，捕捉不同时间分辨率的模式。通过混合这些尺度，TimeMixer能够同时学习短期变化和长期趋势，从而更全面地理解数据。这种多尺度方法提高了模型对未来值的预测准确性。
Past-Decomposable-Mixing (PDM)
PDM机制。从过去数据中提取有用信息，通过分解时间序列为不同成分，识别重要趋势和季节模式，忽略短期波动。
Future-Multipredictor-Mixing (FMM)
利用多种时间尺度生成未来预测，结合不同预测以提高准确性，增强对数据不确定性的应对能力。
实验
概述
本研究使用TimeMixer模型预测金融市场（股票、ETF、外汇、加密货币）的波动性，基于Yahoo Finance的OHLCV数据。验证集为训练集的10%，结果显示TimeMixer在短期波动预测上表现优异，但长期预测准确性较低。
模型通过历史市场数据显著提高短期波动预测能力，采用多尺度混合架构有效捕捉短期时间依赖性。波动性计算公式为：
其中使用21天的滚动窗口。数据集包含多个资产的日OHLCV值，提供不同资产在特定时间段内的表现概览。
股票数据集
指数ETF数据集
外汇数据集
加密货币数据集
结果
股票波动率预测结果
模型在短期预测（12天）表现良好，尤其是对低波动股票如AAPL（MAE 0.0037，RMSE 0.0059）和V（MAE 0.0053，RMSE 0.0064）。对于高波动股票如TSLA（MAE 0.0170，RMSE 0.0192），模型仍保持合理的误差。随着预测时间延长，模型准确性显著下降，特别是对高波动股票，如NVDA在336天时MAE增至0.2883，720天时为0.1460。对于稳定股票如BRK-B和JNJ，长期预测误差较低，BRK-B在336天时MAE为0.0645，720天时为0.0543，表明模型更适合低波动股票的长期预测。
指数ETF波动率预测结果
模型在短期预测（12天）表现强劲，稳定资产如GLD和GOVT的MAE和RMSE值较低，分别为0.0047、0.0052和0.0022、0.0028。对于波动性较大的资产（如QQQ和IWM），MAE和RMSE仍可接受，QQQ的MAE为0.0071，IWM为0.0062。随着预测时间延长，模型准确性下降，QQQ和IWM的MAE在336天和720天时显著上升。EEM的RMSE从12天的0.0212增至720天的0.0663，显示出长期预测的局限性。对于稳定资产，模型长期表现较好，GOVT和GLD的MAE和RMSE保持在较低水平。
外汇波动率预测结果
短期预测（12天）表现强劲，稳定货币对如USD/JPY和USD/CAD的MAE分别为0.0022和0.0015，RMSE分别为0.0027和0.0019，显示高准确性。主要货币对如EUR/USD和GBP/USD表现中等，MAE为0.0097和0.0100，波动性较大的EUR/JPY和GBP/JPY的RMSE低于0.0140。
中期预测（96天）准确性下降，AUD/USD的MAE升至0.0277，USD/JPY为0.0225，USD/CAD MAE为0.0077，表现相对较好。长期预测（192天及以上）表现更差，GBP/JPY和EUR/GBP的MAE分别为0.0382和0.0666，EUR/GBP的RMSE最高为0.0720。720天时，GBP/JPY和EUR/GBP的RMSE分别升至0.0528和0.1049，显示长期预测的困难。
对于稳定货币对如USD/CHF和USD/CAD，长期预测MAE较低，分别为0.0255和0.0174，表明模型在低波动性货币对的长期预测中更可靠。
加密货币波动结果
短期预测（12天）表现良好，ETH/USD和LTC/USD的MAE和RMSE较低，分别为0.0146/0.0174和0.0121/0.0167；BTC/USD表现合理，MAE为0.1249，RMSE为0.1508。对于高波动资产（如XRP/USD和BNB/USD），模型预测困难，RMSE分别为0.2521和0.2798。
中期预测（96天）准确性下降，DOGE/USD和ADA/USD的MAE和RMSE显著增加，分别为0.2789/0.3385和0.2623/0.3586；BTC/USD表现相对较好，MAE为0.0583，RMSE为0.0750。
长期预测（336天）表现更差，SOL/USD和DOGE/USD的MAE和RMSE分别为0.7147/0.8901和0.4101。
在720天预测中，DOGE/USD和ADA/USD的RMSE为0.4840和0.4907，BTC/USD和ETH/USD相对较好，RMSE分别为0.1969和0.2836，但长期预测仍面临挑战。
总结
模型在短期预测方面表现强劲，适用于稳定、低波动资产（如股票、ETF、外汇、加密货币）。对于BTC/USD、ETH/USD和AAPL等成熟资产，短期价格预测准确。在高度波动资产（如DOGE/USD、SOL/USD、TSLA）中，模型预测误差显著增加。随着预测时间延长，模型准确性下降，尤其在高度波动资产的长期预测中表现有限。
限制
模型在长期预测中准确性下降，尤其是对波动性资产。对于DOGE/USD和AUD/USD等资产，MAE和RMSE值显著上升。模型难以捕捉高度波动资产的复杂价格动态。
未来工作
未来工作应整合宏观经济指标（如利率、通胀、GDP增长）和新闻社交媒体情绪分析，以提升长期预测能力。针对特定资产类别（如股票、外汇、加密货币）开发定制模型，以提高预测准确性。探索先进深度学习技术（如LSTM网络或Transformers），以更好地处理波动性和复杂依赖关系。加强模型在动态市场环境中对高度波动资产的长期预测能力。