对21支股票用GARCH模型拟合的过程,python代码
时间: 2024-03-10 15:49:25 浏览: 20
下面是一个使用GARCH模型拟合21支股票的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import arch
from arch import arch_model
# 载入股票收益数据
returns_data = pd.read_csv('stock_returns.csv', index_col=0)
# 定义一个空列表,用于存储每个股票的GARCH模型
garch_models = []
# 循环遍历每个股票的收益
for i in range(len(returns_data.columns)):
# 定义GARCH模型
garch_model = arch_model(returns_data.iloc[:, i], mean='Zero', vol='GARCH', p=1, q=1)
# 拟合GARCH模型
garch_result = garch_model.fit(disp='off')
# 将GARCH模型添加到列表中
garch_models.append(garch_result)
# 打印每个股票的GARCH模型摘要
for i, model in enumerate(garch_models):
print('Stock {}:'.format(i+1))
print(model.summary())
```
这段代码假设您已经将股票收益数据保存在名为`stock_returns.csv`的CSV文件中,并且文件的第一列包含日期信息,其余列包含股票收益数据。代码会读取该文件,并循环遍历每个股票的收益数据,对每个收益数据拟合一个GARCH模型,并将其存储在`garch_models`列表中。最后,代码会打印出每个股票的GARCH模型摘要。
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体数据和需求进行修改和调整。