OpenGradientモデルのハイライト:ローリングGARCHボラティリティ予測モデル 本日は、ETHの微細ボラティリティ予測のためのモデルハブでGARCHモデルを紹介します。 生産における実質ボラティリティ予測の生成。🧵👇🏻

高頻度の暗号資産リターンは通常の仮定から大きく逸脱します。 画像に示すように、経験的分布は以下の通りです: ・過剰な円度(正常範囲下で~7.98 vs 3) ・尾のせいで行動 ・極端観測の確率が高い ・非定数分散構造 これらの特性は、細尾の定分散仮定を無効にします。

ミニットレベルでは、リターンシリーズは持続的なボラティリティクラスタリングを示します。 画像に示されているように、圧縮期間の後に不安定性の爆発が続きます。 分散は一定ではなく時間とともに進化します。 この挙動は条件付き分散フレームワークを動機付けます。