Correlação de duas séries temporais

Análise de séries temporais em Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Correlação de duas séries temporais

  • Gráfico de S&P500 e ação da JPMorgan
Análise de séries temporais em Python

Correlação de duas séries temporais

  • Dispersão de retornos de S&P500 e JP Morgan
Análise de séries temporais em Python

Mais gráficos de dispersão

  • Correlação = 0.9

  • Correlação = -0.9

  • Correlação = 0.4

  • Correlação = 1.0

Análise de séries temporais em Python

Erro comum: correlação de duas séries com tendência

  • Dow Jones Industrial Average e avistamentos de OVNIs (www.nuforc.org)

  • Correlação dos níveis: 0,94

  • Correlação das variações percentuais: $\large \approx$ 0
Análise de séries temporais em Python

Exemplo: correlação de ações large cap e small cap

  • Comece com os preços das ações de SPX (large cap) e R2000 (small cap)
  • Primeiro passo: calcule as variações percentuais de ambas as séries 
      df['SPX_Ret'] = df['SPX_Prices'].pct_change()
  df['R2000_Ret'] = df['R2000_Prices'].pct_change()
Análise de séries temporais em Python

Exemplo: correlação de ações large cap e small cap

  • Visualize a correlação com gráfico de dispersão
      plt.scatter(df['SPX_Ret'], df['R2000_Ret'])
  plt.show()

Análise de séries temporais em Python

Exemplo: correlação de ações large cap e small cap

  • Use o método de correlação do pandas para Series
correlation = df['SPX_Ret'].corr(df['R2000_Ret'])
print("Correlation is: ", correlation)

Correlation is: 0.868
Análise de séries temporais em Python

Vamos praticar!

Análise de séries temporais em Python

Preparing Video For Download...