Fliegende Untertassen sind nicht mit fliegenden Märkten korreliert
Zwei Trend-Zeitreihen können eine starke Korrelation zeigen, selbst wenn sie völlig unabhängig sind. Das nennt man „Scheinkorrelation“. Deshalb solltest du bei der Betrachtung der Korrelation zweier Aktien die Korrelation ihrer Returns und nicht ihrer Levels ansehen.
Um das zu veranschaulichen, berechne die Korrelation zwischen den Levels des Aktienmarkts und den jährlichen UFO-Sichtungen. Beide Zeitreihen sind in den letzten Jahrzehnten gestiegen, und die Korrelation ihrer Levels ist sehr hoch. Berechne danach die Korrelation ihrer prozentualen Veränderungen. Diese wird nahe null liegen, da zwischen den beiden Reihen kein Zusammenhang besteht.
Das DataFrame levels enthält die Levels von DJI und UFO. Die UFO-Daten wurden von www.nuforc.org heruntergeladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Zeitreihenanalyse in Python
Anleitung zur Übung
- Berechne die Korrelation der Spalten
DJIundUFO. - Erstelle ein neues DataFrame mit Veränderungen mit der Methode
.pct_change(). - Berechne die Korrelation der Spalten
DJIundUFOerneut, diesmal auf den Veränderungen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Compute correlation of levels
correlation1 = ___
print("Correlation of levels: ", correlation1)
# Compute correlation of percent changes
changes = ___
correlation2 = ___
print("Correlation of changes: ", correlation2)