#update_freq=0表示不输出中间结果，只输出最终结果
# 使用模拟的数据进行 GARCH(1, 1) 模型拟合 #arch_model默认建立GARCH（1,1）模型 am = arch_model(garch) res = am.fit(update_freq=0) print(res.summary())
#拟合沪深300收益率数据 Y=ret*100.0 am = arch_model(Y,p=1, o=1, q=1, dist='StudentsT') res = am.fit(update_freq=0) #update_freq=0表示不输出中间结果，只输出最终结果 print(res.summary())
res.resid.plot(figsize=(12,5)) plt.title('沪深300收益率拟合GARCH(1,1)残差',size=15) plt.show() res.conditional_volatility.plot(figsize=(12,5),color='r') plt.title('沪深300收益率条件方差',size=15) plt.show()
