फोरकास्ट परिणामों की तुलना करें
अलग-अलग rolling window तरीकों से अलग फोरकास्ट परिणाम मिल सकते हैं. इस अभ्यास में, इन फोरकास्ट परिणामों की तुलना करके इसे और नज़दीक से देखेंगे.
सबसे पहले, आप GARCH मॉडल का उपयोग करके Bitcoin के रिटर्न की volatility को क्रमशः एक expanding window और एक fixed rolling window तरीके से प्रिडिक्ट करेंगे. फिर आप दोनों फोरकास्ट परिणामों को एक साथ प्लॉट करेंगे ताकि अंतर साफ़ दिख सके.
Bitcoin डेटासेट bitcoin_data में प्रीलोड है, और आप इसकी कॉलम्स 'Close' और 'Return' देख सकते हैं. Expanding window तरीके से बना variance फोरकास्ट variance_expandwin में सेव है, और fixed rolling window तरीके वाला variance_fixedwin में सेव है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में GARCH मॉडल
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Print top 5 rows of variance forecast with an expanding window
print(____.____())
# Print top 5 rows of variance forecast with a fixed rolling window
print(____.____())