Python GARCH模型股票分析图绘制指南

本指南介绍如何使用Python绘制GARCH模型分析股票数据的图表。由于缺少具体数据和代码，以下内容提供一个基本框架，您可以根据自己的数据和需求进行修改和调整。

首先，您需要导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import arch

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
returns = data['Close'].pct_change().dropna()

接下来，您可以使用arch库中的GARCH模型来拟合数据：

# 拟合GARCH模型
garch_model = arch.arch_model(returns, p=1, q=1)
garch_result = garch_model.fit(disp='off')

然后，您可以使用garch_result对象中的一些属性和方法来获取模型的结果和预测值：

# 获取模型结果
print(garch_result.summary())

# 获取模型预测值
forecast = garch_result.forecast(horizon=10)

最后，您可以使用matplotlib库来绘制股票garch模型分析图：

# 绘制股票价格和预测值的图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(returns[-50:], label='Actual')
plt.plot(forecast.mean[-1:], label='Predicted')
plt.legend()
plt.title('Stock Price and Predicted Values')
plt.show()

# 绘制GARCH模型的条件方差图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(garch_result.conditional_volatility[-50:])
plt.title('Conditional Volatility')
plt.show()

# 绘制GARCH模型的残差图表
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(garch_result.resid)
plt.title('Residuals')
plt.show()

这些图表可以帮助您更好地理解股票的波动性和GARCH模型的拟合效果。