A Dog on a Leash? (भाग 2)
यह जाँचने के लिए कि Heating Oil और Natural Gas की कीमतें cointegrated हैं या नहीं, पहले अलग-अलग Dickey-Fuller टेस्ट लागू कीजिए ताकि दिखे कि वे random walk हैं. फिर उनके अंतर (difference) पर टेस्ट चलाइए, जो random walk परिकल्पना को मज़बूती से खारिज करना चाहिए. Heating Oil और Natural Gas की कीमतें DataFrames HO और NG में पहले से लोड हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
HOऔरNGपर अलग-अलग adfuller टेस्ट चलाइए और परिणाम सेव कीजिए (परिणाम एक list होती है)- adfuller का argument एक series होना चाहिए, इसलिए कॉलम
'Close'शामिल करना ज़रूरी है - केवल p-value प्रिंट करें (list के item [1])
- adfuller का argument एक series होना चाहिए, इसलिए कॉलम
- यही काम स्प्रेड के लिए भी कीजिए, दोबारा
HOकी units कन्वर्ट करते हुए, और हर DataFrame के कॉलम'Close'का उपयोग करते हुए
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import the adfuller module from statsmodels
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
# Compute the ADF for HO and NG
result_HO = adfuller(____)
print("The p-value for the ADF test on HO is ", result_HO[1])
result_NG = ___(NG['Close'])
print("The p-value for the ADF test on NG is ", result_NG[1])
# Compute the ADF of the spread
result_spread = adfuller(7.25 * ___ - ___)
print("The p-value for the ADF test on the spread is ", result_spread[1])