OpenGradient Modell-Highlight: Rolling GARCH Volatilitätsprognosemodell Heute heben wir ein GARCH-Modell in unserem Modellhub für die minütliche Volatilitätsprognose von ETH hervor. Echte Volatilitätsprognosen in der Produktion generieren. 🧵👇🏻

Die Renditen von Hochfrequenz-Kryptowährungen weichen erheblich von normalen Annahmen ab. Wie im Bild gezeigt, weist die empirische Verteilung Folgendes auf: • Übermäßige Kurtosis (~7,98 vs. 3 unter Normalität) • Schwere-tailed Verhalten • Erhöhte Wahrscheinlichkeit extremer Beobachtungen • Nicht-konstante Varianzstruktur Diese Eigenschaften machen Annahmen über dünne Schwänze und konstante Varianz ungültig.

Auf der Minutenebene zeigen Rückgabeserien persistente Volatilitätscluster. Wie im Bild gezeigt, folgen auf Phasen der Kompression Ausbrüche von Instabilität. Die Varianz entwickelt sich im Laufe der Zeit, anstatt konstant zu bleiben. Dieses Verhalten motiviert einen Rahmen für bedingte Varianz.