株式リターンではどうでしょう？

前の演習では、DataFrame AMZN に含まれるAmazonの株価がランダムウォークに従うことを確認しました。本演習では、Amazonのリターン（価格のパーセント変化）について同様に検証し、リターンはランダムウォークに従わないことを示します。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ時系列解析

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演習の手順

statsmodels から adfuller モジュールをインポートします。
.pct_change() メソッドを使って価格のパーセント変化を取り、AMZNのリターンの新しいDataFrameを作成します。
DataFrameの .dropna() メソッドで、リターンの最初の行にある NaN を取り除きます。
AMZN_ret の 'Adj Close' 列に対してAugmented Dickey-Fuller検定を実行し、results[1] にある p値を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import the adfuller module from statsmodels
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# Create a DataFrame of AMZN returns
AMZN_ret = ___

# Eliminate the NaN in the first row of returns
AMZN_ret = ___

# Run the ADF test on the return series and print out the p-value
results = adfuller(___)
print('The p-value of the test on returns is: ' + str(results[___]))

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