¿Los precios de las acciones siguen un paseo aleatorio?
La mayoría de los precios de acciones siguen un paseo aleatorio (quizá con deriva). Vas a analizar una serie temporal de precios de las acciones de Amazon, precargada en el DataFrame AMZN, y ejecutar la "prueba de Dickey-Fuller aumentada" de la librería statsmodels para mostrar que, en efecto, sigue un paseo aleatorio.
Con la prueba ADF, la "hipótesis nula" (la hipótesis que rechazamos o no) es que la serie sigue un paseo aleatorio. Por tanto, un p-valor bajo (digamos, menor del 5 %) significa que podemos rechazar la hipótesis nula de que la serie es un paseo aleatorio.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Importa el módulo
adfullerde statsmodels. - Ejecuta la prueba de Dickey-Fuller aumentada sobre la serie de precios de cierre, que es la columna
'Adj Close'en el DataFrameAMZN. - Imprime toda la salida, que incluye el estadístico de prueba, los p-valores y los valores críticos para pruebas con niveles del 1 %, 5 % y 10 %.
- Imprime solo el p-valor de la prueba (
results[0]es el estadístico de prueba yresults[1]es el p-valor).
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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[___]))