1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian với Python
Connected

Bài tập

Không thể dự báo White Noise

Một chuỗi thời gian white noise chỉ đơn giản là một dãy các biến ngẫu nhiên không tương quan và có cùng phân phối. Suất sinh lợi cổ phiếu thường được mô hình hóa như white noise. Đáng tiếc là với white noise, bạn không thể dự báo các quan sát tương lai dựa trên quá khứ — tự tương quan ở mọi độ trễ đều bằng 0.

Bạn sẽ tạo một chuỗi white noise và vẽ hàm tự tương quan để cho thấy nó bằng 0 ở mọi độ trễ. Bạn có thể dùng np.random.normal() để sinh các suất sinh lợi ngẫu nhiên. Với một quá trình white noise Gauss, trung bình và độ lệch chuẩn mô tả toàn bộ quá trình.

Hãy vẽ chuỗi white noise này để xem hình dạng của nó, sau đó vẽ hàm tự tương quan.

Hướng dẫn

100 XP
  • Sinh 1000 suất sinh lợi phân phối chuẩn bằng np.random.normal() với trung bình 2% (0.02) và độ lệch chuẩn 5% (0.05), trong đó tham số trung bình là loc và tham số độ lệch chuẩn là scale.
  • Kiểm tra trung bình và độ lệch chuẩn của suất sinh lợi bằng np.mean() và np.std().
  • Vẽ chuỗi thời gian.
  • Vẽ hàm tự tương quan bằng plot_acf với lags=20.