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.
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Jul 10, 2026 #volatilityGARCH(1,1): 크립토 변동성 예측하기
GARCH(1,1) 모델이 크립토에서 변동성 군집화를 어떻게 포착하는지, arch 라이브러리로 최대우도법을 이용해 어떻게 적합시키는지, 조건부 분산 예측을 포지션 사이징과 동적 손절로 어떻게 전환하는지 다룹니다.
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Jul 11, 2026 #volatility비대칭·두꺼운 꼬리 GARCH: EGARCH, GJR, Student-t
일반적인 GARCH(1,1)는 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스를 동일하게 취급하고 정규분포 충격을 가정한다. EGARCH, GJR-GARCH, Student-t/skew-t 혁신항은 두 문제를 모두 해결하며, 암호화폐에 대한 정직한 VaR와 기대손실(Expected Shortfall)을 제공한다.
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Jul 12, 2026 #volatilityDCC-GARCH: 페어 트레이딩과 포트폴리오 리스크를 위한 동적 상관관계
암호화폐 상관관계는 상수가 아닙니다 — 모든 급락장에서 1을 향해 치솟습니다. DCC-GARCH는 시간에 따라 변화하는 상관행렬을 모델링하여, 페어 트레이딩을 위한 동적 헤지 비율과 정직한 시변 포트폴리오 리스크를 제공합니다.
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Jul 13, 2026 #volatilityGARCH 예측을 활용한 변동성 타겟팅과 트레이딩
GARCH 변동성 예측은 트레이딩 결정을 개선할 때에만 가치가 있습니다. 우리는 변동성 타겟팅 크립토 전략을 구축하고, 예측 품질을 정직하게 평가하며, 워크포워드 백테스트에서 GARCH를 실현 변동성 및 EWMA 기준선과 비교합니다.
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Mar 21, 2026 #hmm트레이딩에서의 은닉 마르코프 모델: 시장 레짐에 맞춰 전략을 적응시키는 방법
은닉 마르코프 모델을 사용하여 현재 시장 레짐(상승장, 하락장, 횡보)을 식별하고 자동으로 트레이딩 전략을 전환하는 방법. Python 코드와 백테스트 포함.