Đĩa bay không tương quan với thị trường bay bổng
Hai chuỗi có xu hướng tăng/giảm theo thời gian có thể cho thấy tương quan mạnh dù hoàn toàn không liên quan. Điều này được gọi là "tương quan ngụy" (spurious correlation). Vì vậy, khi bạn xem tương quan của, chẳng hạn, hai cổ phiếu, bạn nên nhìn vào tương quan của lợi nhuận/suất sinh lời (returns) chứ không phải giá trị mức (levels).
Để minh họa, hãy tính tương quan giữa mức của thị trường chứng khoán và số vụ nhìn thấy UFO hằng năm. Cả hai chuỗi thời gian này đều có xu hướng tăng trong vài thập kỷ qua, nên tương quan của các mức là rất cao. Sau đó tính lại tương quan của phần trăm thay đổi. Con số này sẽ gần bằng 0, vì không có mối quan hệ thực sự giữa hai chuỗi đó.
DataFrame levels chứa các mức của DJI và UFO. Dữ liệu UFO được tải từ www.nuforc.org.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian với Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính tương quan của các cột
DJIvàUFO. - Tạo một DataFrame mới gồm các thay đổi bằng phương thức
.pct_change(). - Tính lại tương quan của các cột
DJIvàUFOtrên các thay đổi đó.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compute correlation of levels
correlation1 = ___
print("Correlation of levels: ", correlation1)
# Compute correlation of percent changes
changes = ___
correlation2 = ___
print("Correlation of changes: ", correlation2)