股票波动率预测python

股票波动率的预测可以使用不同的方法，其中一种常用的方法是使用ARCH/GARCH模型。下面是一个使用Python实现的简单示例：

首先，需要安装相应的库：

!pip install pandas
!pip install pandas_datareader
!pip install arch

然后，导入相关库并获取股票数据：

import pandas as pd
import pandas_datareader as pdr
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
from arch import arch_model

start = dt.datetime(2010, 1, 1)
end = dt.datetime.now()
ticker = 'AAPL'
data = pdr.get_data_yahoo(ticker, start, end)['Adj Close']

接下来，我们可以计算每天的收益率和波动率：

returns = data.pct_change().dropna()
am = arch_model(returns, vol='Garch', p=1, o=0, q=1, dist='Normal')
res = am.fit(disp='off')
volatility = res.conditional_volatility

最后，我们可以绘制出波动率的曲线：

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(volatility)
plt.title('Volatility of ' + ticker)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Volatility')
plt.show()

这样就可以得到股票波动率的预测结果了。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要对模型进行调整和优化。