比較預測結果
不同的移動視窗方法可能會產生不同的預測結果。在這個練習中,讓我們透過比較這些預測結果來仔細看看差異。
首先,你會分別使用擴張視窗與固定長度的移動視窗兩種方法,透過 GARCH 模型來預測比特幣報酬率的波動度。接著,你會把兩種預測結果畫在同一張圖上,以視覺化比較差異。
比特幣資料集已預先載入到 bitcoin_data,你可以自行探索其欄位 'Close' 與 'Return'。使用擴張視窗方法產生的變異數預測已儲存在 variance_expandwin,而使用固定長度移動視窗方法產生的變異數預測則儲存在 variance_fixedwin。
本練習屬於課程
Python 中的 GARCH 模型
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
# 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(____.____())