Mise en avant du modèle OpenGradient : Modèle de prévision de volatilité GARCH Rolling Aujourd'hui, nous mettons en avant un modèle GARCH sur notre hub de modèles pour la prévision de la volatilité d'ETH à la minute. Génération de prévisions de volatilité réelles en production. 🧵👇🏻

Les rendements des cryptomonnaies à haute fréquence s'écartent matériellement des hypothèses normales. Comme le montre l'image, la distribution empirique présente : • Un excès de kurtosis (~7,98 contre 3 sous normalité) • Un comportement à queues lourdes • Une probabilité élevée d'observations extrêmes • Une structure de variance non constante Ces caractéristiques invalident les hypothèses de variance constante à queues légères.

Au niveau de la minute, les séries de retour présentent une volatilité persistante en grappes. Comme le montre l'image, les périodes de compression sont suivies de poussées d'instabilité. La variance évolue dans le temps plutôt que de rester constante. Ce comportement motive un cadre de variance conditionnelle.