Моделі GARCH у Python
Chelsea Yang
Data Science Instructor
GARCH: Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

Крок 1: Обчисліть дохідність як відсоток зміни ціни $$ return = {\frac{P_1 - P_0}{P_0}} $$
Крок 2: Обчисліть вибіркове середнє дохідності $$ mean = \frac {\sum_{i=1}^n {return_i} }n $$
Крок 3: Обчисліть вибіркове стандартне відхилення $$ volatility = \sqrt\frac {\sum_{i=1}^n {(return_i - mean)}^2} {n-1}= \sqrt {variance}$$
Скористайтеся методом pandas pct_change():
return_data = price_data.pct_change()
Скористайтеся методом pandas std():
volatility = return_data.std()
(припустимо 21 торговий день у місяці)
$$\sigma_{monthly} = \sqrt{21} * \sigma_d$$
(припустимо 252 торгові дні на рік)
$$\sigma_{annual} = \sqrt{252} * \sigma_d$$
Гетероскедастичність:

Гомоскедастичність vs гетероскедастичність

Історичні ціни VIX:

Моделі GARCH у Python