Эта статья призвана предоставить исчерпывающее руководство по разработке модели прогнозирования волатильности с использованием Python. Мы будем использовать библиотеку yfinance для извлечения исторических данных о волатильности и реализации модели GARCH (обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность) для оценки и прогнозирования волатильности.
Волатильность является важным аспектом финансовых рынков, поскольку она измеряет степень изменения цены финансового инструмента с течением времени. Точное прогнозирование волатильности может помочь трейдерам и инвесторам принимать обоснованные решения и эффективно управлять рисками.
Мы рассмотрим следующие темы:
- Введение в прогнозирование волатильности
- Получение исторических данных о волатильности с помощью
yfinance - Исследовательский анализ данных (EDA) данных о волатильности
- Реализация модели GARCH
- Оценка и прогнозирование волатильности
- Оценка производительности модели
Прежде чем мы углубимся в реализацию, убедитесь, что у вас установлены следующие библиотеки Python:
yfinancenumpypandasmatplotlibstatsmodels
Вы можете установить эти библиотеки, используя pip:
pip install yfinance numpy pandas matplotlib statsmodels
1. Введение в прогнозирование волатильности
Волатильность — это статистическая мера дисперсии доходности данного финансового инструмента. Он количественно определяет степень изменения цены актива за определенный период. Волатильность является важной концепцией в финансах, поскольку она помогает инвесторам и трейдерам оценить риск, связанный с инвестициями.
Прогнозирование волатильности включает прогнозирование будущей волатильности финансового инструмента на основе исторических данных.
Точные прогнозы волатильности могут помочь в различных финансовых приложениях, таких как оптимизация портфеля, управление рисками и оценка опционов.
