Model OpenGradient: Model prognozowania zmienności Rolling GARCH Dziś prezentujemy model GARCH w naszym hubie modeli do prognozowania zmienności ETH w interwałach minutowych. Generowanie rzeczywistych prognoz zmienności w produkcji. 🧵👇🏻

Zyski z kryptowalut o wysokiej częstotliwości znacznie odbiegają od normalnych założeń. Jak pokazano na obrazku, empiryczny rozkład wykazuje: • Nadmiar kurtozy (~7.98 w porównaniu do 3 w przypadku normalności) • Zachowanie o ciężkich ogonach • Podwyższone prawdopodobieństwo ekstremalnych obserwacji • Niekonstansującą strukturę wariancji Te cechy unieważniają założenia o cienkich ogonach i stałej wariancji.

Na poziomie minutowym, serie zwrotów wykazują uporczywe skupiska zmienności. Jak pokazano na obrazku, okresy kompresji są następowane przez wybuchy niestabilności. Wariancja ewoluuje w czasie, a nie pozostaje stała. To zachowanie motywuje ramy wariancji warunkowej.