Головне визначення моделі OpenGradient: Поточна модель прогнозування волатильності GARCH Сьогодні ми висвітлюємо модель GARCH у нашому хабі моделей для детального прогнозування волатильності ETH. Генерація реальних прогнозів волатильності у виробництві. 🧵 👇🏻

Високочастотні криптоприбутки суттєво відрізняються від звичайних припущень. Як показано на зображенні, емпіричний розподіл показує: • Надлишок куртозу (~7,98 проти 3 за нормою) • Поведінка з важким хвостом • Підвищена ймовірність екстремальних спостережень • Структура непостійної дисперсії Ці характеристики спростовують припущення про тонкохвості та постійні дисперсії

На рівні хвилин серії прибутковості демонструють стійку кластеризацію волатильності. Як показано на зображенні, періоди стиснення супроводжуються спалахами нестабільності. Варіація розвивається з часом, а не залишається сталою. Ця поведінка мотивує умовну дисперсійну рамку.