股價與白雜訊
就像你在影片中學到的，白雜訊指的是完全隨機的資料。你可以使用下列函式進行 Ljung-Box 檢定來確認序列是否隨機；p 值大於 0.05 表示該資料與白雜訊沒有顯著差異。
> Box.test(pigs, lag = 24, fitdf = 0, type = "Ljung")
經濟學中有一項知名結果「有效市場假說」，主張資產價格會反映所有可得資訊。其推論是，股價的每日變動應該表現得像白雜訊（先不考慮股利、利率與交易成本）。對於做預測的人而言，這表示未來價格的最佳預測就是目前價格。
你可以用 goog 序列來檢驗這個假說，其中包含 Google 在截至 2017 年 2 月 13 日的 1,000 個交易日之收盤價。這筆資料已載入到你的工作空間中。
本練習屬於課程
R 的時間序列預測
練習說明
- 先使用
autoplot()繪製goog序列。 - 使用
diff()搭配autoplot()，繪製 Google 股價的每日變動。 - 使用
ggAcf()檢查這些每日變動是否看起來像白雜訊。 - 依提示補上程式碼，以 10 個滯後期對每日變動做 Ljung-Box 檢定。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Plot the original series
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# Plot the differenced series
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# ACF of the differenced series
___
# Ljung-Box test of the differenced series
___(___, lag = ___, type = "Ljung")