Một chiến lược phổ biến dựa trên tự tương quan
Một hiện tượng gây bối rối trên thị trường cổ phiếu là nhà đầu tư thường phản ứng thái quá trước tin tức. Sau những cú nhảy lớn, tăng hoặc giảm, giá cổ phiếu có xu hướng đảo chiều. Đây được mô tả là sự quay về trung bình của giá cổ phiếu: sau các biến động lớn, giá có xu hướng bật lại, hay quay về, mức trước đó, và điều này thường quan sát thấy trong khung thời gian khoảng một tuần. Diễn đạt toán học hơn, ta nói lợi suất cổ phiếu có tự tương quan âm.
Ý tưởng đơn giản này thực ra là nền tảng cho một chiến lược quỹ phòng hộ phổ biến. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về chiến lược này (không bắt buộc để theo các phần tiếp theo của khóa học), xem tại đây.
Bạn sẽ xem xét tự tương quan của lợi suất theo tuần của cổ phiếu MSFT từ 2012 đến 2017. Bạn bắt đầu với DataFrame MSFT gồm giá theo ngày. Hãy dùng phương thức .resample() để lấy giá theo tuần rồi tính lợi suất từ giá. Dùng phương thức pandas .autocorr() để lấy tự tương quan và cho thấy tự tương quan là âm. Lưu ý phương thức .autocorr() chỉ hoạt động trên Series, không hoạt động trên DataFrame (kể cả DataFrame chỉ có một cột), vì vậy bạn cần chọn cột trong DataFrame.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian với Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng phương thức
.resample()vớirule='W'sau đó là hàm.last()để chuyển dữ liệu theo ngày thành dữ liệu theo tuần. - Tạo một DataFrame mới,
returns, là phần trăm thay đổi của giá theo tuần bằng phương thức.pct_change(). - Tính tự tương quan bằng phương thức
.autocorr()trên series giá đóng cửa, tức cột'Adj Close'trong DataFramereturns.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Convert the daily data to weekly data
MSFT = MSFT.resample(___).___
# Compute the percentage change of prices
returns = MSFT.___
# Compute and print the autocorrelation of returns
autocorrelation = returns[___].___
print("The autocorrelation of weekly returns is %4.2f" %(autocorrelation))