Sind Aktienkurse ein Random Walk?
Die meisten Aktienkurse folgen einem Random Walk (eventuell mit Drift). Du schaust dir eine Zeitreihe von Amazon-Aktienkursen an, die im DataFrame AMZN vorab geladen ist, und führst den „Augmented Dickey-Fuller Test“ aus der statsmodels-Bibliothek aus, um zu zeigen, dass sie tatsächlich einem Random Walk folgt.
Beim ADF-Test ist die „Nullhypothese“ (die Hypothese, die wir verwerfen oder nicht verwerfen) dass die Serie einem Random Walk folgt. Ein niedriger p-Wert (z. B. unter 5 %) bedeutet daher, dass wir die Nullhypothese, dass die Serie ein Random Walk ist, verwerfen können.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Zeitreihenanalyse in Python
Anleitung zur Übung
- Importiere das Modul
adfulleraus statsmodels. - Führe den Augmented-Dickey-Fuller-Test auf der Serie der Schlusskurse aus, das ist die Spalte
'Adj Close'im DataFrameAMZN. - Gib die gesamte Ausgabe aus, sie enthält die Teststatistik, die p-Werte und die kritischen Werte für Tests auf den Niveaus 1 %, 10 % und 5 %.
- Gib nur den p-Wert des Tests aus (
results[0]ist die Teststatistik undresults[1]ist der p-Wert).
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import the adfuller module from statsmodels
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# Run the ADF test on the price series and print out the results
results = adfuller(___)
print(results)
# Just print out the p-value
print('The p-value of the test on prices is: ' + str(results[___]))