Hacktoberfest 2026: le issue che i maintainer hanno segnato per ottobre, aperte e adatte ai principianti. Sfoglia le issue Hacktoberfest

volatility forecast in comparison with realized volatility

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
20/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
fintech-quant

Direzione di ricerca

Start by reading the result.forecast call and how realized_volatility(n_period=30) is calculated; the issue names no source files or tests. Check whether the forecast and realized-volatility series use comparable horizons and aligned dates. Done means explaining the drift based on the supplied example; this issue has had no recent activity.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

I'm trying to model returns with an ARIMA-GARCH. when I compare one step forecasts for 30 days (of test set) with realized volatility, I find there is a drift between two line-plot:

frcst = result.forecast(horizon=1, start=splitDate, method="simulation", simulations=30 *50)
frcst_variance=frcst.variance .squeeze()
realized_volatility= realized_volatility(n_period=30)

fig, ax = plt.subplots(figsize= (12,6))
ax.plot(np.sqrt(frcst_variance.sort_index()), "red" ,realized_volatility.sort_index(), "blue",linewidth =0.5)

Untitled

it sounds the forecast is accurate unless the drift which has occurred. why this has occurred?

Lingua principale
Python
Stelle
1.6k
Fork
298
Merge medio
15h 20m
PR unite (30g)
101

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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