BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Korelasyonlar için permütasyon testleri

Bitcoin'in oynaklığı S&P 500'ün oynaklığıyla nasıl karşılaştırılır?

Daha önce oynaklığı yüzde günlük değişim olarak hesaplamıştın; bu değerler verinde Pct_Daily_Change_BTC ve Pct_Daily_Change_SP500 sütunlarında saklandı. Yanıtlamak istediğin soru, bu iki değerin ne ölçüde korele olduğudur. Bunu yanıtlamanın bir yolu permütasyon testidir. S&P 500 ile BTC arasındaki değerleri rastgele karıştırarak rastgele bir sonucun nasıl görüneceğini görebilir ve bunu gözlenen değerlerle karşılaştırabilirsin.

S&P 500 ve Bitcoin fiyatlarının bulunduğu bir DataFrame (btc_sp_df) senin için yüklendi; ayrıca paketler olarak pandas pd, NumPy np ve SciPy'den stats hazır.

Bu egzersiz

Python'da Çıkarımın Temelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • İki vektör arasındaki Pearson R değerini tek başına döndüren bir statistic() fonksiyonu tanımla.
  • data değişkenini BTC ve SP500 oynaklıklarını içeren bir demete (tuple) eşitle.
  • Bu veri, istatistik, 1000 yeniden örnekleme ile ve Bitcoin için daha büyük oynaklık alternatif hipoteziyle bir permütasyon testi yap.
  • p-değeri %5 düzeyinde anlamlıysa yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Define a function which returns the Pearson R value
def statistic(x, y):
	____

# Define the data as the percent daily change from each asset
data = ____

# Compute a permutation test for the percent daily change of each asset
res = ____(____, ____, 
           n_resamples=____,
           vectorized=____, 
           alternative='____')

# Print if the p-value is significant at 5%
print(res.pvalue < 0.05)
Kodu Düzenle ve Çalıştır