Чи є ціни акцій випадковим блуканням?

Більшість цін акцій поводяться як випадкове блукання (інколи з дрейфом). Ви розглянете часовий ряд цін акцій Amazon, заздалегідь завантажений у датафрейм AMZN, і запустите «Augmented Dickey-Fuller Test» з бібліотеки statsmodels, щоб показати, що ряд справді поводиться як випадкове блукання.

У тесті ADF «нульова гіпотеза» (гіпотеза, яку ми або відхиляємо, або не відхиляємо) полягає в тому, що ряд є випадковим блуканням. Отже, низьке p-значення (скажімо, менше 5%) означає, що ми можемо відхилити нульову гіпотезу про те, що ряд є випадковим блуканням.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте модуль adfuller зі statsmodels.
Запустіть тест Дікі — Фуллера з розширенням для ряду цін закриття, тобто стовпця 'Adj Close' у датафреймі AMZN.
Виведіть увесь результат, який містить статистику тесту, p-значення та критичні значення для рівнів 1%, 10% і 5%.
Виведіть лише p-значення тесту (results[0] — це статистика тесту, а results[1] — p-значення).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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[___]))

Редагувати та запускати код