Являются ли цены на акции случайным блужданием?
Большинство цен на акции подчиняются случайному блужданию (возможно, с дрейфом). Вы изучите временной ряд цен на акции Amazon, предварительно загруженный в DataFrame AMZN, и запустите расширенный тест Дики-Фуллера из библиотеки statsmodels, чтобы убедиться в этом.
В тесте ADF «нулевая гипотеза» (которую мы либо отвергаем, либо не отвергаем) состоит в том, что ряд является случайным блужданием. Таким образом, низкое p-значение (например, менее 5%) означает, что мы можем отвергнуть нулевую гипотезу о случайном блуждании.
Это упражнение является частью курса
Анализ временных рядов на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте модуль
adfullerиз statsmodels. - Запустите расширенный тест Дики-Фуллера на ряде цен закрытия акций — это столбец
'Adj Close'в DataFrameAMZN. - Выведите полный результат теста: он включает тестовую статистику, p-значения и критические значения для уровней значимости 1%, 5% и 10%.
- Выведите только p-значение теста (
results[0]— это тестовая статистика, аresults[1]— p-значение).
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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[___]))