ПочатиПочніть безкоштовно

Інші перетворення

Різницювання має бути першим перетворенням, яке ви пробуєте, щоб зробити часовий ряд стаціонарним. Але іноді це не найкращий варіант.

Класичний спосіб перетворення фондових часових рядів — логарифмічна дохідність (log-return) ряду. Вона обчислюється так: $$log\_return ( y_t ) = log \left( \frac{y_t}{y_{t-1}} \right)$$

Часовий ряд акцій Amazon уже завантажено для вас як amazon. Ви можете обчислити логарифмічну дохідність цього датафрейму, підставивши:

  • \(y_t \rightarrow\) amazon
  • \(y_{t-1} \rightarrow\) amazon.shift(1)
  • \(log() \rightarrow\) np.log()

У цій вправі ви порівняєте перетворення логарифмічної дохідності та різницю першого порядку для часового ряду акцій Amazon, щоб з'ясувати, яке краще робить ряд стаціонарним.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Calculate the first difference and drop the nans
amazon_diff = ____
amazon_diff = amazon_diff.dropna()

# Run test and print
result_diff = adfuller(amazon_diff['close'])
print(result_diff)
Редагувати та запускати код