Zacznij terazZacznij za darmo

Ceny akcji i biały szum

Jak poznałeś(-aś) w filmie, biały szum to termin opisujący dane o charakterze czysto losowym. Do potwierdzenia losowości szeregu możesz użyć testu Ljunga-Boxa za pomocą poniższej funkcji – wartość p większa niż 0,05 sugeruje, że dane nie różnią się istotnie od białego szumu.

> Box.test(pigs, lag = 24, fitdf = 0, type = "Ljung")

W ekonomii istnieje dobrze znana koncepcja zwana „Hipotezą Efektywnego Rynku", która zakłada, że ceny aktywów odzwierciedlają wszystkie dostępne informacje. Wynika z tego, że codzienne zmiany cen akcji powinny zachowywać się jak biały szum (z pominięciem dywidend, stóp procentowych i kosztów transakcyjnych). Dla prognozujących oznacza to, że najlepszą prognozą przyszłej ceny jest cena bieżąca.

Możesz przetestować tę hipotezę, analizując szereg goog, który zawiera ceny zamknięcia akcji Google z 1000 dni handlowych kończących się 13 lutego 2017 roku. Dane te zostały wczytane do twojego środowiska pracy.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Prognozowanie w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Najpierw wykreśl szereg goog za pomocą funkcji autoplot().
  • Używając funkcji diff() razem z autoplot(), wykreśl dzienne zmiany cen akcji Google.
  • Skorzystaj z funkcji ggAcf(), aby sprawdzić, czy te dzienne zmiany wyglądają jak biały szum.
  • Uzupełnij gotowy kod, aby przeprowadzić test Ljunga-Boxa na dziennych zmianach z 10 opóźnieniami.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Plot the original series
___

# Plot the differenced series
___

# ACF of the differenced series
___

# Ljung-Box test of the differenced series
___(___, lag = ___, type = "Ljung")
Edytuj i uruchom kod