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  3. Pythonで学ぶGARCHモデル
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연습 문제

予測結果を比較する

ローリングウィンドウの取り方によって、予測結果は異なることがあります。この演習では、それぞれの予測結果を比較して違いを詳しく見ていきます。

まず、GARCHモデルを使って、拡張ウィンドウ法と固定ローリングウィンドウ法のそれぞれでBitcoinのリターンボラティリティを予測します。次に、両方の予測結果を同じグラフに重ねて、差を可視化します。

Bitcoinのデータセットはbitcoin_dataとして読み込まれており、列'Close'と'Return'を自由に確認できます。拡張ウィンドウ法で得た分散予測はvariance_expandwin、固定ローリングウィンドウ法で得た分散予測はvariance_fixedwinに保存されています。

지침 1/3

undefined XP
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  • variance_expandwinとvariance_fixedwinに保存されている分散予測の先頭5行をそれぞれ出力してください。