상관관계를 통한 효과 크기
자산의 변동성은 가격이 얼마나 변하는지를 대략적으로 의미합니다. 이 연습에서는 일별 기준 변동성을 (고가 - 저가) / 종가로 정의해 계산해 볼 거예요.
비트코인 변동성은 무엇으로 설명될까요? S&P 500의 변동성과 밀접하게 관련이 있을까요? 가격이 오르면 변동성은 커질까요, 작아질까요? 다시 말해, 이러한 요인들 간 상관관계의 효과 크기는 어느 정도일까요? 이번 연습에서 두 가지 효과 크기를 모두 계산합니다.
S&P 500과 비트코인 가격의 DataFrame(btc_sp_df)이 로드되어 있으며, 패키지 pandas는 pd, NumPy는 np, Matplotlib은 plt, SciPy의 stats도 미리 불러와 두었습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 배우는 추론 통계 기초
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compute the volatility of Bitcoin
btc_sp_df['Volatility_BTC'] = ____
# Compute the volatility of the S&P500
btc_sp_df['Volatility_SP500'] = ____
# Compute and print R^2 between the volatility of BTC and SP500
r_volatility, p_value_volatility = ____
print('R^2 between volatility of the assets:', ____)
# Compute and print R^2 between the volatility of BTC and the closing price of BTC
r_closing, p_value_closing = ____
print('R^2 between closing price and volatility of BTC:', ____)