Autocorrelation का उपयोग करती एक लोकप्रिय रणनीति

स्टॉक्स में एक पेचीदा विसंगति यह है कि निवेशक खबरों पर अक्सर ज़्यादा प्रतिक्रिया दे देते हैं। बड़े उछालों के बाद, चाहे ऊपर हों या नीचे, स्टॉक प्राइस आम तौर पर उलट जाते हैं। इसे स्टॉक प्राइस में mean reversion कहा जाता है: बड़े मूव्स के बाद प्राइस समय के साथ अपने पहले के स्तरों की ओर वापस लौटने लगते हैं, जो लगभग एक हफ्ते के समय-क्षेत्र में देखा जाता है। इसे और गणितीय तरीके से कहें तो स्टॉक रिटर्न नकारात्मक रूप से autocorrelated होते हैं।

यही सरल विचार एक लोकप्रिय हेज फंड रणनीति का आधार है। यदि आप इस हेज फंड रणनीति के बारे में और जानना चाहें (हालाँकि कोर्स के आगे के भागों के लिए यह पढ़ना आवश्यक नहीं है), तो यहाँ देखें.

आप 2012 से 2017 के बीच MSFT स्टॉक के साप्ताहिक रिटर्न की autocorrelation देखेंगे। आप दैनिक प्राइस वाले DataFrame MSFT से शुरू करेंगे। आपको साप्ताहिक प्राइस पाने के लिए .resample() मेथड का उपयोग करना है और फिर प्राइस से रिटर्न निकालने हैं। pandas का .autocorr() मेथड उपयोग करके autocorrelation निकालें और दिखाएँ कि autocorrelation नकारात्मक है। ध्यान दें कि .autocorr() मेथड केवल Series पर काम करता है, DataFrame पर नहीं (भले ही DataFrame में केवल एक कॉलम हो), इसलिए आपको DataFrame में से कॉलम select करना होगा।