Добро пожаловать в это руководство по разработке модели прогнозирования волатильности с использованием Python. В этом руководстве мы рассмотрим, как получить исторические данные о волатильности с помощью библиотеки yfinance и использовать такие методы, как GARCH (обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность), для оценки и прогнозирования волатильности на фондовом рынке. Волатильность — это мера изменения цены финансового инструмента во времени. Это важная концепция в..

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..

Использование модели GARCH для прогнозирования Частные лица и финансовые компании используют волатильность для измерения изменения цен на акции, криптовалюты, форекс, индексы и товары (например, золото). В этом проекте мы будем использовать модель GARCH для прогнозирования волатильности криптовалют с течением времени. Следует отметить, что этот проект также можно использовать для прогнозирования других криптовалют Подготовка данных Набор данных для этого проекта..

Добро пожаловать в первый выпуск нашего ежемесячного бюллетеня о рынке и фондах за 2019 год, в котором мы делимся своими мыслями о рынке с точки зрения долгосрочной фундаментальной и краткосрочной волатильности, а также информируем вас о стратегии и результатах деятельности ACM Fund. . Поскольку февраль — короткий месяц, а январь у большинства менеджеров и инвесторов занят подведением итогов предыдущего года, мы обычно объединяем их для нашего первого обновления за год. Если вы хотите..

Код для этого сообщения доступен по адресу: https://github.com/TRBD/demo_vol_tuning Обзор: Цель этого поста - понять, как неявный гиперпараметрический выбор количества данных, подаваемых в модель GARCH (Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity), влияет на ее результаты. Я ожидал, что предоставление всей истории цены / доходности в данной версии модели GARCH может быть неоптимальным, поскольку прогнозы могут быть излишне искажены атрибутами долгой памяти этих..