Les cours boursiers suivent-ils une marche aléatoire?
La plupart des cours boursiers suivent une marche aléatoire (peut-être avec une dérive). Vous allez examiner une série chronologique des cours d'Amazon, déjà chargée dans le DataFrame AMZN, et exécuter le « test de Dickey-Fuller augmenté » de la bibliothèque statsmodels pour montrer qu'elle suit effectivement une marche aléatoire.
Avec le test ADF, « l'hypothèse nulle » (celle que l'on rejette ou non) est que la série suit une marche aléatoire. Par conséquent, une faible valeur p (disons inférieure à 5 %) signifie que nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle la série est une marche aléatoire.
Cette activité fait partie du cours
Analyse des séries chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Importez le module
adfullerde statsmodels. - Exécutez le test de Dickey-Fuller augmenté sur la série des cours de clôture, soit la colonne
'Adj Close'du DataFrameAMZN. - Affichez la sortie complète, qui comprend la statistique de test, les valeurs p et les valeurs critiques pour des seuils de 1 %, 10 % et 5 %.
- Affichez uniquement la valeur p du test (
results[0]est la statistique de test etresults[1]est la valeur p).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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[___]))