Volatility Modeling & Regimes
Forecast volatility with the GARCH family - asymmetry and leverage effects, dynamic correlations, vol targeting - then detect market regimes with HMMs and trade adaptively.
GARCH(1,1): pronóstico de la volatilidad en cripto
Cómo el modelo GARCH(1,1) captura el agrupamiento de volatilidad en cripto, cómo ajustarlo por máxima verosimilitud con la librería arch, y cómo convertir los pronósticos de varianza condicional en dimensionamiento de posiciones y stops dinámicos.
GARCH asimetrico y de colas pesadas: EGARCH, GJR y Student-t
El GARCH(1,1) simple trata igual las buenas y las malas noticias y asume shocks gaussianos. EGARCH, GJR-GARCH y las innovaciones Student-t/skew-t corrigen ambos problemas, y te dan un VaR y una Expected Shortfall honestos para cripto.
DCC-GARCH: Correlaciones Dinámicas para Pares y Riesgo de Cartera
Las correlaciones en cripto no son constantes - se disparan hacia 1 en cada caída. DCC-GARCH modela una matriz de correlación variable en el tiempo, dando ratios de cobertura dinámicos para pairs trading y un riesgo de cartera honesto y variable en el tiempo.
Targeting de volatilidad y trading con pronósticos GARCH
Un pronóstico de volatilidad GARCH solo vale algo si mejora una decisión de trading. Construimos una estrategia cripto con targeting de volatilidad, evaluamos honestamente la calidad del pronóstico y comparamos GARCH contra las referencias de volatilidad realizada y EWMA en un backtest walk-forward.
