股票价格是随机游走吗？

大多数股票价格遵循随机游走（可能带有漂移）。您将查看已预加载到 DataFrame AMZN 中的亚马逊股票价格时间序列，并使用 statsmodels 库中的 "扩展 Dickey-Fuller 检验"（Augmented Dickey-Fuller Test）来检验其确实符合随机游走。

在 ADF 检验中，"原假设"（我们要么拒绝、要么不拒绝的假设）是该序列遵循随机游走。因此，较小的 p 值（例如小于 5%）意味着我们可以拒绝"该序列是随机游走"的原假设。

本练习是课程的一部分

Python 中的时间序列分析

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练习说明

从 statsmodels 导入 adfuller 模块。
对收盘价序列运行扩展 Dickey-Fuller 检验，该序列位于 AMZN DataFrame 的 'Adj Close' 列。
打印完整输出，其中包含检验统计量、p 值，以及 1%、5%、10% 显著性水平下的临界值。
仅打印该检验的 p 值（results[0] 是检验统计量，results[1] 是 p 值）。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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[___]))

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