1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Podstawy wnioskowania statystycznego w Pythonie
Connected

Exercise

Wielkość efektu dla korelacji

Zmienność aktywu jest w przybliżeniu określana przez to, jak bardzo zmienia się jego cena. W tym ćwiczeniu zmierzysz zmienność w ujęciu dziennym, zdefiniowaną jako (cena maksymalna - cena minimalna) / cena zamknięcia.

Jakie czynniki wyjaśniają zmienność Bitcoina? Czy zmienność indeksu S&P500 jest z nią ściśle powiązana? Czy zmienność rośnie, czy maleje wraz ze wzrostem cen? Innymi słowy, jaka jest wielkość efektu korelacji między tymi różnymi czynnikami? W tym ćwiczeniu obliczysz obie te wielkości efektu.

Ramka danych z cenami S&P 500 i Bitcoina (btc_sp_df) została już wczytana, podobnie jak biblioteki: pandas jako pd, NumPy jako np, Matplotlib jako plt oraz stats z SciPy.

Instructions 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Oblicz zmienność BTC.
  • Powtórz to dla indeksu S&P 500.
  • Oblicz \(R^2\) między zmiennością każdego z aktywów.
  • Oblicz \(R^2\) między zmiennością a ceną zamknięcia BTC.