Python으로 배우는 GARCH 모델
Chelsea Yang
Data Science Instructor
GARCH: Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

1단계: 가격 변화율로 수익률 계산 $$ return = {\frac{P_1 - P_0}{P_0}} $$
2단계: 표본 평균 수익률 계산 $$ mean = \frac {\sum_{i=1}^n {return_i} }n $$
3단계: 표본 표준편차 계산 $$ volatility = \sqrt\frac {\sum_{i=1}^n {(return_i - mean)}^2} {n-1}= \sqrt {variance}$$
pandas의 pct_change() 사용:
return_data = price_data.pct_change()
pandas의 std() 사용:
volatility = return_data.std()
(월 거래일 21일 가정)
$$\sigma_{monthly} = \sqrt{21} * \sigma_d$$
(연 거래일 252일 가정)
$$\sigma_{annual} = \sqrt{252} * \sigma_d$$
이분산성:

등분산 vs 이분산

VIX 과거 가격:

Python으로 배우는 GARCH 모델