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기타 변환

차분은 시계열을 정상화할 때 가장 먼저 시도해 볼 수 있는 변환이에요. 하지만 항상 최선의 선택은 아닙니다.

주가 시계열을 변환하는 고전적인 방법 중 하나는 로그 수익률(log-return)입니다. 계산식은 다음과 같아요: $$log\_return ( y_t ) = log \left( \frac{y_t}{y_{t-1}} \right)$$

Amazon 주가 시계열은 이미 amazon으로 로드되어 있습니다. 이 DataFrame의 로그 수익률은 다음과 같이 치환해서 계산할 수 있어요:

  • \(y_t \rightarrow\) amazon
  • \(y_{t-1} \rightarrow\) amazon.shift(1)
  • \(log() \rightarrow\) np.log()

이번 연습에서는 Amazon 주가 시계열에 대해 로그 수익률 변환과 1차 차분을 비교하여 어떤 방법이 정상성을 더 잘 만들 수 있는지 확인해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

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실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate the first difference and drop the nans
amazon_diff = ____
amazon_diff = amazon_diff.dropna()

# Run test and print
result_diff = adfuller(amazon_diff['close'])
print(result_diff)
코드 편집 및 실행