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): Cryptovolatiliteit voorspellen
Hoe het GARCH(1,1)-model volatiliteitsclustering in crypto vastlegt, hoe je het schat met maximum likelihood via de arch-bibliotheek, en hoe je voorspellingen van de conditionele variantie omzet in positiegrootte en dynamische stops.
Asymmetrische en zwaarstaartige GARCH: EGARCH, GJR en Student-t
Gewone GARCH(1,1) behandelt goed en slecht nieuws hetzelfde en gaat uit van Gaussische schokken. EGARCH, GJR-GARCH en Student-t/skew-t innovaties lossen beide op - en geven je een eerlijke VaR en Expected Shortfall voor crypto.
DCC-GARCH: Dynamische correlaties voor pairs en portefeuillerisico
Cryptocorrelaties zijn niet constant - ze schieten in elke drawdown richting 1. DCC-GARCH modelleert een tijdsvariërende correlatiematrix en geeft je dynamische hedgeratio's voor pairs trading en een eerlijk, tijdsvariërend portefeuillerisico.
Volatility Targeting en handelen met GARCH-voorspellingen
Een GARCH-volatiliteitsvoorspelling is alleen iets waard als ze een handelsbeslissing verbetert. We bouwen een volatility-targeted crypto-strategie, beoordelen de voorspelkwaliteit eerlijk en vergelijken GARCH met realized-vol- en EWMA-basislijnen in een walk-forward backtest.
