Farfuriile Zburătoare Nu Sunt Corelate cu Piețele în Creștere

Două serii cu tendință ascendentă pot prezenta o corelație puternică chiar dacă nu au nicio legătură între ele. Acest fenomen se numește „corelație spurioasă". De aceea, atunci când analizezi corelația dintre două acțiuni, ar trebui să te uiți la corelația randamentelor lor, nu a nivelurilor.

Pentru a ilustra acest lucru, calculează corelația dintre nivelurile pieței bursiere și numărul anual de avistări de OZN-uri. Ambele serii de timp au avut o tendință ascendentă în ultimele câteva decenii, iar corelația nivelurilor lor este foarte ridicată. Apoi calculează corelația variațiilor procentuale. Aceasta va fi aproape de zero, deoarece nu există nicio relație între cele două serii.

DataFrame-ul levels conține nivelurile DJI și UFO. Datele despre OZN-uri au fost descărcate de la www.nuforc.org.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează corelația dintre coloanele DJI și UFO.
Creează un nou DataFrame cu modificările folosind metoda .pct_change().
Recalculează corelația dintre coloanele DJI și UFO pe baza modificărilor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute correlation of levels
correlation1 = ___
print("Correlation of levels: ", correlation1)

# Compute correlation of percent changes
changes = ___
correlation2 = ___
print("Correlation of changes: ", correlation2)

Editează și rulează codul