garch模型预测 python代码

GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) 模型是一种统计时间序列模型，用于描述金融资产收益率的波动率具有条件异方差性的现象。Python中有许多库可以用来实现GARCH模型，比如`statsmodels`、`pykalman`以及专门的金融建模库如`rugarch`。

以下是一个简单的例子，使用`statsmodels`库来构建和拟合GARCH(1,1)模型：

# 导入所需库
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.garch import GARCH
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 假设数据是从CSV文件读取的，例如 "stock_returns.csv"
data = pd.read_csv('stock_returns.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 对数据进行ADF检验以检查 stationarity
result = adfuller(data['Return'])
print(result)

# 如果需要，进行差分或其他预处理以达到stationarity

# 计算对数收益率
log_returns = np.log(data['Return']).diff().dropna()

# 创建GARCH(1,1)模型实例
garch_model = GARCH(p=1, q=1, exog=log_returns.values)

# 拟合模型
res = garch_model.fit(disp='off')

# 获取预测结果
forecast, stderr, conf_int = res.forecast(steps=10)  # 预测未来10步的波动率

# 可视化模型结果
plot_acf(log_returns)
plot_pacf(log_returns)
acorr_ljungbox(res.resid, lags=20)  # 检查残差的自相关性