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cours

GARCH Models in Python

Intermédiaire
Actualisé 02/2025
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
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Description du cours

Volatility is an essential concept in finance, which is why GARCH models in Python are a popular choice for forecasting changes in variance, specifically when working with time-series data that are time-dependant. This course will show you how and when to implement GARCH models, how to specify model assumptions, and how to make volatility forecasts and evaluate model performance. Using real-world data, including historical Tesla stock prices, you’ll gain hands-on experience of how to better quantify portfolio risks, through calculations of Value-at-Risk, covariance, and stock Beta. You’ll also apply what you’ve learned to a wide range of assets, including stocks, indices, cryptocurrencies, and foreign exchange, preparing you to go forth and use GARCH models.

Conditions préalables

Time Series Analysis in Python
1

GARCH Model Fundamentals

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2

GARCH Model Configuration

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3

Model Performance Evaluation

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4

GARCH in Action

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GARCH Models in Python
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