HARQ ADJUSTMENT

Intuição

O HARQ Adjustment é um fator baseado em RQ/RV² que serve como proxy para a intensidade do erro de medição da RV. Ele é usado em variantes do HAR (HARQ) para ajustar dinamicamente previsões.

Definição

Em uma janela n:

adj_t = mean(RQ)_n / mean(RV)_n^2

Uso

from quantmaster.features.volatility import harq_adjustment

df["harq_adjustment_22"] = harq_adjustment(df, window=22)

API

Source code in src/quantmaster/features/volatility.py

def harq_adjustment(
    data: pd.DataFrame | pd.Series,
    *,
    price_col: str = "close",
    window: int = 22,
    log_returns: bool = True,
) -> pd.Series:
    window = validate_positive_int(window, name="window")

    rv = realized_variance(data, price_col=price_col, log_returns=log_returns).astype(float)
    rq = realized_quarticity(data, price_col=price_col, log_returns=log_returns).astype(float)

    mean_rq = rq.rolling(window).mean()
    mean_rv = rv.rolling(window).mean()

    out = mean_rq / mean_rv.pow(2)
    out.name = f"harq_adjustment_{window}"
    return out