I prezzi azionari seguono un random walk?
La maggior parte dei prezzi azionari segue un random walk (magari con drift). In questo esercizio analizzerai una serie storica dei prezzi di Amazon, già caricata nel DataFrame AMZN, ed eseguirai l'"Augmented Dickey-Fuller Test" dalla libreria statsmodels per mostrare che effettivamente segue un random walk.
Con l'ADF test, l'"ipotesi nulla" (l'ipotesi che possiamo rifiutare o non rifiutare) è che la serie segua un random walk. Quindi, un p-value basso (ad esempio inferiore al 5%) significa che possiamo rifiutare l'ipotesi nulla che la serie sia un random walk.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi delle serie temporali in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa il modulo
adfullerda statsmodels. - Esegui il test di Dickey-Fuller aumentato sulla serie dei prezzi di chiusura, che è la colonna
'Adj Close'nel DataFrameAMZN. - Stampa l'intero output, che include la statistica del test, il p-value e i valori critici per test ai livelli dell'1%, 5% e 10%.
- Stampa solo il p-value del test (
results[0]è la statistica del test eresults[1]è il p-value).
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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[___]))