Блог

Главная - Вопросы по программированию - Дополненный тест Дики Фуллера (тест ADF)

Дополненный тест Дики Фуллера (тест ADF)

#python #statistics #statsmodels

Вопрос:

Я внедряю тест ADF, чтобы понять стационарность серии (TS) времени в Python: Я беру 1y TS из Yahoo finance API индекса DAX30 и выполняю тест ADF для журнала(цена закрытия индекса DAX30).

 import yfinance as yf
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from numpy import log

tickername = "^GDAXI"
t = yf.Ticker(tickername)
history = t.history(period = "1y")
df = history.reset_index()

X = df['Close'].values
X = log(X)
result = adfuller(X)
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
for key, value in result[4].items():
    print('t%s: %.3f' % (key, value))

Я интерпретирую приведенные ниже результаты как отклонение нулевой гипотезы, таким образом, мой TS остается неизменным при значении p <0,01 и показателе ADF (-4.163291).

 Trial n°129
ADF Statistic: -4.163291
p-value: 0.000760
    1%: -3.484
    5%: -2.885
    10%: -2.579

Однако, при построении графика моей цены индекса TS DAX30, мне не ясно, что она неподвижна, особенно с начала временной серии. Действительно, первые несколько дней TS кажутся намного ниже, чем в остальные дни TS. (Логарифмическая диаграмма очень похожа)

Я довольно новичок в статистике, поэтому предпочел бы обратиться за помощью к экспертам. Я что-то упускаю ?

Спасибо, вм, Винс, Добавь

Метки: