แล้วผลตอบแทนของหุ้นล่ะ?

ในแบบฝึกหัดที่ผ่านมา คุณได้แสดงให้เห็นแล้วว่าราคาหุ้น Amazon ที่เก็บอยู่ใน DataFrame AMZN นั้นเป็นไปตามแบบจำลอง Random Walk ในแบบฝึกหัดนี้ จะทำสิ่งเดียวกันกับผลตอบแทนของ Amazon (การเปลี่ยนแปลงราคาเป็นเปอร์เซ็นต์) เพื่อแสดงว่าผลตอบแทนไม่ได้เป็นไปตาม Random Walk

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

นำเข้าโมดูล adfuller จาก statsmodels
สร้าง DataFrame ใหม่สำหรับผลตอบแทนของ AMZN โดยคำนวณการเปลี่ยนแปลงของราคาเป็นเปอร์เซ็นต์ด้วยเมธอด .pct_change()
ลบค่า NaN ในแถวแรกของผลตอบแทนออกโดยใช้เมธอด .dropna() กับ DataFrame
รันการทดสอบ Augmented Dickey-Fuller กับคอลัมน์ 'Adj Close' ของ AMZN_ret แล้วแสดงค่า p-value จาก results[1]

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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

# Create a DataFrame of AMZN returns
AMZN_ret = ___

# Eliminate the NaN in the first row of returns
AMZN_ret = ___

# Run the ADF test on the return series and print out the p-value
results = adfuller(___)
print('The p-value of the test on returns is: ' + str(results[___]))

แก้ไขและรันโค้ด