1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶGARCHモデル
Connected

演習

ボラティリティ・クラスタリングを観察する

ボラティリティのクラスタリングは金融市場データでよく見られ、時系列モデリングの課題となります。

この演習では、S&P 500 の日次価格データに慣れていきます。価格の前日比（パーセンテージ変化）として日次リターンを計算し、結果をプロットして、時間とともにどのように変動するかを観察します。

S&P 500 の過去の日次価格データは、sp_price にあらかじめ読み込まれています。

指示

100 XP
  • 価格のパーセンテージ変化として日次リターンを計算し、DataFrame sp_price に Return という新しい列で保存します。
  • データを確認するため、末尾の10行を出力します。
  • Return 列をプロットし、ボラティリティ・クラスタリングの兆候を観察します。