Летающие тарелки и фондовый рынок: никакой связи
Две трендовые временны́е ряды могут демонстрировать высокую корреляцию, даже если между ними нет никакой реальной связи. Это явление называется «ложной корреляцией» (spurious correlation). Именно поэтому при анализе, например, двух акций следует смотреть на корреляцию их доходностей, а не уровней.
Чтобы наглядно показать это, вычислите корреляцию между уровнями фондового рынка и ежегодным числом наблюдений НЛО. Оба ряда росли на протяжении нескольких последних десятилетий, поэтому корреляция их уровней окажется очень высокой. Затем вычислите корреляцию их процентных изменений — она будет близка к нулю, поскольку никакой реальной зависимости между этими рядами нет.
Датафрейм levels содержит значения уровней DJI и UFO. Данные о наблюдениях НЛО загружены с сайта www.nuforc.org.
Это упражнение является частью курса
Анализ временных рядов на Python
Инструкции к упражнению
- Вычислите корреляцию столбцов
DJIиUFO. - Создайте новый датафрейм изменений с помощью метода
.pct_change(). - Снова вычислите корреляцию столбцов
DJIиUFO, но уже для изменений.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Compute correlation of levels
correlation1 = ___
print("Correlation of levels: ", correlation1)
# Compute correlation of percent changes
changes = ___
correlation2 = ___
print("Correlation of changes: ", correlation2)