Kryptoparaya GARCH modelleri uydur
Finansal piyasalar, olumlu ve olumsuz haber şoklarına genellikle çok farklı tepki verir; son yıllarda kripto para piyasasında görülen sert dalgalanmalar buna iyi bir örnek.
Bu egzersizde, Python'da sırasıyla bir GJR-GARCH ve bir EGARCH modeli uygulayacaksın. Bu modeller, oynaklığın asimetrik tepkilerini modellemek için yaygın olarak kullanılır. İki sütun içeren bitcoin_data kripto para veri kümesiyle çalışacaksın: "Close" fiyatı ve "Return".
bitcoin_data veri kümesi senin için önceden yüklendi ve "Close" sütunundaki tarihsel fiyatlar çizdirildi.
Bu egzersiz
Python ile GARCH Modelleri
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Specify model assumptions
gjr_gm = arch_model(bitcoin_data['Return'], p = 1, q = 1, o = ____, vol = 'GARCH', dist = 't')
# Fit the model
gjrgm_result = gjr_gm.fit(disp = 'off')
# Print model fitting summary
print(____.____())