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相関における効果量

資産のボラティリティは、おおまかにその価格がどれだけ変動するかで定義されます。この演習では、1日あたりのボラティリティを (高値 − 安値) / 終値 として定義して測定します。

Bitcoin のボラティリティを説明する要因は何でしょうか？S&P500 のボラティリティはこれと密接に関係していますか？価格が上がるとボラティリティは上がる（または下がる）のでしょうか？言い換えると、これらの異なる要因間の相関の効果量はどれくらいでしょうか？この演習では、これら両方の効果量を計算します。

S&P500 と Bitcoin の価格の DataFrame（btc_sp_df）が用意されています。pandas は pd、NumPy は np、Matplotlib は plt、SciPy からは stats が読み込まれています。

Instrucțiuni 1 / 2

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  • BTC のボラティリティを計算します。
  • S&P500 についても同様に計算します。
  • 各資産のボラティリティ同士の R^2 を計算します。
  • BTC のボラティリティと終値の間の R^2 を計算します。