【项目实战】Python基于GARCH模型进行预测特斯拉股票，以及评估金融资产的风险

最新推荐文章于 2025-06-04 11:22:52 发布
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本文使用Python的arch库建立GARCH模型，预测特斯拉股票的波动率，通过每日、每月和每年的波动率计算，评估金融资产风险。实证分析表明，GARCH模型在预测股票波动方面表现良好。

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2022年对投资者来说绝对是一个艰难的熊市。标准普尔500指数已经从高点下跌了近30%。波动性到处都是。


所以用Python练习这个话题的绝佳机会


我们将使用一个统计模型来估计和预测一只股票的波动性。


让我们用特斯拉（股票代码：‘tsla’）股票作为一个用例。我觉得这个研究很有意思，因为特斯拉被认为是标准普尔500指数中的 "将军 "之一，就像苹果一样。这意味着它是一只表现出色的股票，即使在熊市中也能很好地抵御。


2022年到目前为止就是这样，直到最近几周，自其ATH（历史最高点）以来已经损失了50%。

⚠️ 免责声明：这篇博文仅出于教育目的而写。对任何股票都没有投资建议或推广。


1. 获取特斯拉股票数据

让我们先用yahoo finance python库检索特斯拉股票数据，并导入其他需要的库。

import yfinance as yf
import math
import numpy as np
import
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【金融数据分析】GARCH模型的基本原理与Python实现
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06-04 1039
【结果说明】上面的代码用于从已拟合的GARCH模型结果中获取最后一期的条件方差以及模型的参数。通过这一行代码，将这些参数的值分别赋给对应的变量。获取最后一期的条件方差是为了在模型的条件下计算下一期的波动率，从代码运行结果可以看到，通过这些参数，我们计算出了下一期的波动率约为1.102。【结果说明】在上面的代码中，在result.forecast()方法中，horizon参数表示你要预测的未来时期的数量，即预测的时间跨度。进行未来波动率的预测：使用模型的参数和最后一期的条件方差，可以进行未来波动率的预测。
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拓端研究室TRL
12-02 1756
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。在本文中，我将解释如何将GARCH，EGARCH和GJR-GARCH模型与Monte-Carlo模拟结合使用，以建立有效的预测模型。金融时间序列的...
garch预测 python_Python实战—基于GARCH模型股票趋势预测
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11-20 7596
模型介绍GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。它是ARCH模型的推广。GARCH(p,0)模型，相当于ARCH(p)模型。数据来源本文所使用的数据来源于联通的股票数据，数据来源于网络。import numpy as np #导入包import pandas as pdimport matplotlib.pylab as p...
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GARCH 模型
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实现GARCH模型的demo 实现GARCH模型的demo 实现GARCH模型的demo
Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列
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pip install arch from arch import arch_model import tushare as ts import pandas as pd import numpy as np sh=ts.get_hist_data('sh').sort_index() sh['re']=np.log(sh['close']/sh[close].shift(1)) s...
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1986年，Bollerslev对ARCH模型进行了推广，建立了“广义自回归条件异方差”(Generalised ARCH)，也就是我们熟知的GARCH模型。而Bollerslev(1996)GARCH模型的提出，减少了待估计的参数，解决的ARCH模型存在的缺陷，使得我们可以对未来条件方差进行更准确的预测。我们将这一类序列称为条件异方差，长期来看，它们的无条件方差是恒定的，但存在着方差相对较大的时期。最典型的如股票市场，既有看上去风平浪静的时候，也有大起大落的时候。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
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stonesssssss的博客
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σn2γVLσrn−12βσn−12σn2​γVL​σrn−12​βσn−12​其中γαβ1γαβ1由上面表达式可以看出，前一期方差较大时，导致后一期方差会受到前一期影响，随之变大。
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GARCH模型是Bollerslev于1986年在Engle的ARCH（自回归条件异方差）模型基础上提出的。ARCH模型通过历史数据的平方误差来刻画波动性，适用于捕捉金融数据的波动聚集现象。然而，ARCH模型需要较多的滞后阶数才能有效描述波动性，这在实际应用中可能导致模型复杂度过高。为了解决这一问题，Bollerslev引入了GARCH模型，通过增加条件方差的自回归部分，简化了模型结构，提高了拟合效果。本文详细介绍了如何使用R语言基于GARCH模型进行波动率预测。
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