Модель Python GARCH TimeSerier Forecasting - PullRequest
Новая
       70

Модель Python GARCH TimeSerier Forecasting

0 голосов
/ 28 августа 2018

Я пытаюсь прогнозировать дневную волатильность из ряда цен на акции. Я использую пакет Pythons Arch. Для прогноза я хочу использовать скользящее 20-дневное окно. 

x=20
garch =[]
# r is a series of dayli price changes
r = data['Aktien Deutschland'].pct_change().dropna()
n=1
while x < len(r):    
    model = arch_model(r.iloc[:x].tail(20),mean='Zero', vol = 'Garch',p=1,q=1)
    model_fit = model.fit(disp='off',show_warning=False)
    forecast = model_fit.forecast(horizon=n)
    garch.append(sqrt(forecast.variance.values[-1,:])*sqrt(252)) # I'm annualizing the volatility 
    x += 1

Моя проблема в том, что результирующий ряд содержит значения, которые больше 1. Поскольку мы говорим о волатильности цен на акции, это, похоже, неправильно. Смотрите здесь
У кого-то есть идея, какая часть кода неправильна? Спасибо!

...