arch_model是arch库中的一个主要函数,用于构建广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型。GARCH 模型是一种统计模型,通常用于金融领域分析资产的波动性。它允许波动性随时间变化,并能为动态投资决策提供支持。 安装arch库 在开始之前,确保已经安装了arch库。可以使用以下命令安装: pipinstallarch 1. 基本用法 以下是一个简...
以下是ARCH模型的类图,帮助你理解库内部的结构。 ArchModel+conditional_volatility+fit()+summary() 序列图 最后,这里是ARCH模型使用的序列图,展示了数据流动的顺序。 ArchModelPandasUserArchModelPandasUserLoad data from CSVPreprocess dataDefine ARCH modelFit the modelReturn fitted resultsVisualize conditional vola...
1. 条件异方差模型类:`arch.Model`是`arch`模块中定义条件异方差模型的基类,用户可以通过继承这个类来定义自己的特定模型。 2. ARCH模型:`arch.arch_model`是一个用于创建ARCH模型的函数。ARCH模型广泛应用于金融市场中波动率的建模,它假设波动率是过去观测值的函数。 3. GARCH模型:`arch.GARCH`类表示一个GARCH...
正确导入arch模块的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import arch 导入arch模块后,你可以使用其中的函数和类来进行时间序列建模和预测。例如,你可以使用arch模块中的ARCH模型来估计和预测波动率。 下面是一些arch模块常用的函数和类: arch.arch_model: 创建ARCH模型对象。
arch_model中参数的含义如下: mean参数:表示均值方程中u的取值类型,可以设定为“costant”表示为常数,即为待优化的参数,也可以设定为“Zero”,即直接假定为0,不需要拟合。还支持其他类型的复杂设置,默认为常数。 vol参数:包括GARCH、ARCH、EGARCH等各类GARCH模型,默认为GARCH。
from arch import arch_model from scipy import stats 先导入数据 price = pd.read_pickle("沪深300指数价格.pkl") data = np.log(price/price.shift(1)).dropna() *100 #收益率 data = data.rename(columns = {"CLOSE":"000300.SH"})
importdatetimeasdtimportpandas_datareader.dataaswebst=dt.datetime(1990,1,1)en=dt.datetime(2014,1,1)data=web.get_data_yahoo('^FTSE',start=st,end=en)returns=100*data['Adj Close'].pct_change().dropna()fromarchimportarch_modelam=arch_model(returns)res=am.fit() ...
arch.arch_model(y, x=None, mean='Constant', lags=0, vol='Garch', p=1, o=0, q=1, power=2.0, dist='Normal', hold_back=None) 各参数含义: y : 因变量。 x : 外生变量,如果没有外生变量则模型自动省略。 mean: 均值模型的名称,可选: ‘Constant’, ‘Zero’, ‘ARX’ 以及 ‘HARX...
显然存在着自相关,ACF和PACF的滞后期的重要性表明我们的模型需要AR和MA。让我们看看我们是否能用GARCH(1, 1)模型恢复我们的过程参数。这里我们使用ARCH包中的arch_model函数。 #将GARCH(1, 1)模型与我们模拟的EPS序列相匹配 # 我们使用arch函数 am = arch(ps) ...
importdatetimeasdtimportpandas_datareader.dataaswebst=dt.datetime(1990,1,1)en=dt.datetime(2014,1,1)data=web.get_data_yahoo('^FTSE',start=st,end=en)returns=100*data['Adj Close'].pct_change().dropna()fromarchimportarch_modelam=arch_model(returns)res=am.fit() ...