检验两个随机序列的beta系数

代码

def test_beta(loops=10):
'''
检验两个随机序列的beta系数 :loops: int, 循环次数, 每次循环会产生两个随机序列, 然后
绘图, 然后估算其beta值, 最后把结果打印出来 >>> test_beta()
'''
_date = datetime.now().date().isoformat()
title='两个随机序列的beta系数检验 制作日期: {}'.format(_date)
print(title)
print('Num beta')
print('-'*60)
c=Context('random')
for i in range(loops):
stk1=Stock(c)
stk1.random_ohlc()
stk2=Stock(c)
stk2.random_ohlc()
#plt.figure() # 不注释掉的话, 每次循环产生一幅图, figure对象
stk1.ohlc.close.plot()
stk2.ohlc.close.plot(title=title)
beta=ttr.estimateBeta(stk1.ohlc.close, stk2.ohlc.close)
print('{:2d} {:8.2f}'.format(i, beta))

结果展示:

检验两个随机序列的beta系数-LMLPHP

检验两个随机序列的beta系数-LMLPHP

结论:

每一次的beta值都很小, 介于[-0.1, 0.1]. 基本上是围绕0的变化.

可见, 随机漫步的相关性是零相关的.

04-27 20:07