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): Previsão de Volatilidade em Cripto
Como o modelo GARCH(1,1) captura o agrupamento de volatilidade em cripto, como ajustá-lo por máxima verossimilhança com a biblioteca arch, e como transformar previsões de variância condicional em dimensionamento de posição e stops dinâmicos.
GARCH Assimétrico e de Caudas Pesadas: EGARCH, GJR e Student-t
O GARCH(1,1) simples trata boas e más notícias da mesma forma e assume choques gaussianos. As inovações EGARCH, GJR-GARCH e Student-t/skew-t corrigem ambos os problemas - e entregam VaR e Expected Shortfall honestos para cripto.
DCC-GARCH: Correlações Dinâmicas para Pares e Risco de Portfólio
As correlações cripto não são constantes - elas disparam em direção a 1 em cada drawdown. O DCC-GARCH modela uma matriz de correlação variável no tempo, oferecendo razões de hedge dinâmicas para pairs trading e um risco de portfólio honesto e variável no tempo.
Volatility Targeting e Trading com Previsões GARCH
Uma previsão de volatilidade GARCH só vale alguma coisa se melhorar uma decisão de trading. Construímos uma estratégia cripto com volatility targeting, avaliamos a qualidade da previsão com honestidade e comparamos GARCH contra baselines de volatilidade realizada e EWMA em um backtest walk-forward.
