Calculando a volatilidade do Bitcoin

O Bitcoin é uma criptomoeda que possui a característica de ser volátil, de forma que isso significa incorrer do risco de mercado. Apesar deste senso comum, devemos pensar: o quanto é essa volatilidade? Como podemos mensurá-la? Há diversas formas, e neste post de hoje iremos estimar a volatilidade do Bitcoin através do modelo GARCH utilizando o R.

O modelo GARCH é útil para realizar estimativas da volatilidade de um ativo financeiro, visto as suas propriedades. Séries financeiras tendem a possui volatility cluster, ou seja, valores extremos em diferentes períodos de tempo. Outra questão é que os erros de previsão ao quadrado possuem autocorrelação, de forma que ajudam a explicar a variância, bem como a sua própria variância passada.

Já trabalhamos com aplicações do mesmo modelo em post passados:

Bem como ensinamos a criar modelos de volatilidade em nosso curso de Econometria Financeira usando o R.

Com estas considerações, podemos utilizar os retornos da Bitcoin (em USD) diários para a modelagem de sua volatilidade com um GARCH(1,1).

Primeiro, carregamos os pacotes necessários.

Em seguida, buscamos os dados do Bitcoin utilizando o pacote {crypto2}.

Podemos visualizar a série de retornos diárias do Bitcoin, de forma a obter uma análise sobre suas características.

Com efeito, podemos especificar o modelo e estimar os coeficientes.

__________________________________________________

Quer saber mais?

Veja nossos cursos da trilha de Finanças Quantitativas.

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Coletando dados do Google Trends no R e no Python

Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.

Contribuição para a Volatilidade [Python]

A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.