Prețurile acțiunilor urmează un mers aleatoriu?

Majoritatea prețurilor acțiunilor urmează un mers aleatoriu (uneori cu o tendință de drift). Vei analiza o serie de timp cu prețurile acțiunilor Amazon, preîncărcate în DataFrame-ul AMZN, și vei rula testul „Augmented Dickey-Fuller" din biblioteca statsmodels pentru a demonstra că această serie urmează într-adevăr un mers aleatoriu.

În cazul testului ADF, „ipoteza nulă" (ipoteza pe care fie o respingem, fie nu reușim să o respingem) este că seria urmează un mers aleatoriu. Prin urmare, o valoare p scăzută (de exemplu, mai mică de 5%) înseamnă că putem respinge ipoteza nulă conform căreia seria este un mers aleatoriu.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă modulul adfuller din statsmodels.
Rulează testul Augmented Dickey-Fuller pe seria prețurilor de închidere ale acțiunilor, adică pe coloana 'Adj Close' din DataFrame-ul AMZN.
Afișează întregul rezultat, care include statistica de test, valorile p și valorile critice pentru teste cu niveluri de 1%, 10% și 5%.
Afișează doar valoarea p a testului (results[0] reprezintă statistica de test, iar results[1] reprezintă valoarea p).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the adfuller module from statsmodels
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# Run the ADF test on the price series and print out the results
results = adfuller(___)
print(results)

# Just print out the p-value
print('The p-value of the test on prices is: ' + str(results[___]))

Editează și rulează codul