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Corso

Modelli GARCH in Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 06/2022

Scopri i modelli GARCH, come usarli e calibrarli sui dati finanziari, dalle azioni al cambio valuta.

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PythonApplied Finance

4 h

15 video

54 Esercizi

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Descrizione del corso

La volatilità è un concetto fondamentale in finanza, motivo per cui i modelli GARCH in Python sono una scelta molto diffusa per prevedere le variazioni della varianza, soprattutto quando si lavora con serie temporali dipendenti dal tempo. In questo corso vedrai come e quando implementare i modelli GARCH, come definire le ipotesi del modello, come fare previsioni di volatilità e come valutarne le prestazioni. Utilizzando dati reali, tra cui i prezzi storici delle azioni Tesla, farai pratica su come quantificare meglio i rischi di portafoglio tramite il calcolo del Value-at-Risk, della covarianza e del Beta azionario. Metterai inoltre in pratica ciò che hai imparato su un’ampia gamma di asset, tra cui azioni, indici, criptovalute e valute estere, preparandoti a utilizzare i modelli GARCH.

Prerequisiti

Time Series Analysis in Python

1

Fondamenti dei modelli GARCH

Cosa sono i modelli GARCH, a cosa servono e come puoi implementarli in Python? Al termine di questo primo capitolo saprai rispondere con sicurezza a tutte queste domande.

Perché abbiamo bisogno dei modelli GARCH

Comprendere la volatilità

Osserva il clustering della volatilità

Calcolare la volatilità

Cosa sono ARCH e GARCH

Ripasso delle basi dei modelli GARCH

Simula serie ARCH e GARCH

Osserva l’impatto dei parametri del modello

Come implementare i modelli GARCH in Python

Rivedi la documentazione di "arch"

Implementa un modello GARCH di base

Fai previsioni con i modelli GARCH

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2

Configurazione dei modelli GARCH

Un normale modello GARCH non rappresenta bene i dati finanziari reali, le cui distribuzioni mostrano spesso code pesanti, asimmetria e shock asimmetrici. In questo capitolo imparerai a definire modelli GARCH migliori con ipotesi più realistiche. Imparerai anche a fare previsioni di volatilità più sofisticate con approcci a finestra mobile (rolling window).

Assunzioni sulla distribuzione

Code grasse e asimmetria

Traccia la distribuzione dei residui standardizzati

Stima un GARCH con distribuzione t asimmetrica

Specifiche del modello per la media

Verifica le assunzioni del modello della media

Effetto del modello della media sulle previsioni di volatilità

Modelli di volatilità per shock asimmetrici

Modellazione delle risposte asimmetriche della volatilità

Adatta modelli GARCH alle criptovalute

Confronta GJR-GARCH con EGARCH

Previsione GARCH con finestra mobile

Perché usare previsioni con rolling window

Previsione con rolling window fissa

Confronta i risultati delle previsioni

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3

Valutazione delle prestazioni del modello

Questo capitolo ti introduce al principio KISS nella modellazione di data science. Imparerai a usare p-value e statistiche t per semplificare la configurazione del modello, a utilizzare il grafico ACF e il test di Ljung-Box per verificare le ipotesi del modello e a impiegare verosimiglianza e criteri informativi per la selezione del modello.

Test di significatività dei parametri del modello

Keep it simple stupid

Semplifica il modello con i p-value

Semplifica il modello con le statistiche t

Validazione delle assunzioni del modello GARCH

Individuare le autocorrelazioni

Grafico ACF

Test di Ljung-Box

Misure di bontà dell’adattamento

Basi della goodness of fit

Scegli il migliore in base alla log-verosimiglianza

Scegli il migliore in base ad AIC/BIC

Backtesting del modello GARCH

Nozioni di base sul backtesting

Backtesting con MAE, MSE

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4

GARCH in pratica

In questo capitolo finale, imparerai ad applicare i modelli GARCH visti in precedenza a scenari pratici del mondo finanziario. Svilupperai le tue competenze familiarizzando con il VaR nella gestione del rischio, la covarianza dinamica nell’allocazione degli asset e il Beta dinamico nella gestione di portafoglio.

VaR nella gestione del rischio finanziario

Concetto di VaR

Calcola il VaR parametrico

Calcola il VaR empirico

Covarianza dinamica nell’ottimizzazione di portafoglio

Concetto di covarianza

Calcolare la covarianza GARCH

Calcola la varianza dinamica del portafoglio

Beta dinamico nella gestione di portafoglio

Concetto di Beta

Calcola il Beta dinamico del titolo

Congratulazioni!

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