Corelația a Două Serii de Timp

Analiza seriilor de timp în Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Corelația a Două Serii de Timp

  • Grafic al acțiunilor S&P500 și JPMorgan
Analiza seriilor de timp în Python

Corelația a Două Serii de Timp

  • Grafic de dispersie al randamentelor S&P500 și JP Morgan
Analiza seriilor de timp în Python

Mai Multe Grafice de Dispersie

  • Corelație = 0,9

  • Corelație = -0,9

  • Corelație = 0,4

  • Corelație = 1,0

Analiza seriilor de timp în Python

Greșeală Frecventă: Corelația a Două Serii cu Tendință

  • Dow Jones Industrial Average și observații OZN (www.nuforc.org)

  • Corelația nivelurilor: 0,94

  • Corelația variațiilor procentuale: $\large \approx$ 0
Analiza seriilor de timp în Python

Exemplu: Corelația Acțiunilor Large Cap și Small Cap

  • Începeți cu prețurile acțiunilor SPX (large cap) și R2000 (small cap)
  • Primul pas: Calculați variațiile procentuale ale ambelor serii
      df['SPX_Ret'] = df['SPX_Prices'].pct_change()
  df['R2000_Ret'] = df['R2000_Prices'].pct_change()
Analiza seriilor de timp în Python

Exemplu: Corelația Acțiunilor Large Cap și Small Cap

  • Vizualizați corelația cu un grafic de dispersie
      plt.scatter(df['SPX_Ret'], df['R2000_Ret'])
  plt.show()

Analiza seriilor de timp în Python

Exemplu: Corelația Acțiunilor Large Cap și Small Cap

  • Utilizați metoda de corelație pandas pentru serii
correlation = df['SPX_Ret'].corr(df['R2000_Ret'])
print("Correlation is: ", correlation)

Correlation is: 0.868
Analiza seriilor de timp în Python

Să exersăm!

Analiza seriilor de timp în Python

Preparing Video For Download...