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Détecter la saisonnalité par l'ACF

Chapitre 1 · Séries temporelles financières : fondements · leçon 6 sur 65
Réservée aux abonnés — voici son début
Objectifs Comprendre ce que mesure l'ACF et comment l'interpréter Reconnaître le motif oscillatoire caractéristique de la saisonnalité Tracer et analyser un corrélogramme en Python Distinguer la saisonnalité de la tendance via l'ACF Vous savez déjà décomposer une série avec seasonal_decompose et visualiser sa tendance. Mais comment détecter la saisonnalité de façon rigoureuse, sans se fier uniquement à l'œil ? L'autocorrélation (ACF) offre une réponse quantitative : elle révèle si les valeurs passées d'une série entretiennent un lien régulier avec ses valeurs présentes. Dans cette leçon, vous apprendrez à lire ce signal caractéristique dans le corrélogramme. Ce que mesure l'ACF L'ACF mesure
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Cette leçon fait partie du cours

MODELISATION COURS RISQUE

7 chapitres · 65 leçons
  • Qu'est-ce qu'une série temporelle financièreabonnés
  • Les quatre composantes d'une sérieabonnés
  • Charger des données boursières avec Pythonabonnés
  • Visualiser la tendance d'un indice boursierabonnés
  • Décomposer une série avec seasonal_decomposeabonnés
  • Détecter la saisonnalité par l'ACFvous êtes ici
  • Identifier les sources d'autocorrélationabonnés
  • Calculer l'ACF en Python avec statsmodelsabonnés
  • Cyclicité et résidu : différences clésabonnés
  • Préparer un jeu de données pour la modélisationabonnés
  • Qu'est-ce qu'un processus MA ?abonnés
  • Préparer les données pour un modèle MAabonnés
  • Lire l'ACF pour choisir l'ordre qabonnés
  • Fenêtre courte ou longue : quel impact ?abonnés
  • Ajuster un modèle MA avec statsmodelsabonnés
  • Dualité AR-MA et représentation infinieabonnés
  • Comparer les prédictions MA sur deux actifsabonnés
  • Sélectionner l'ordre q par AICabonnés
  • Sources d'autocorrélation dans les séries financièresabonnés
  • Limites du modèle MA et pistes d'améliorationabonnés
  • Formuler un processus AR(p)abonnés
  • Dualité AR-MA et représentation infinieabonnés
  • Lire la PACF pour choisir l'ordre ARabonnés
  • Ajuster AutoReg sur données boursièresabonnés
  • Préparer les données avant l'ajustement ARabonnés
  • Produire des prévisions hors échantillonabonnés
  • Comparer les prévisions AR et MAabonnés
  • Condition de stationnarité du processus ARabonnés
  • Utiliser l'AIC pour sélectionner l'ordre ARabonnés
  • Interpréter et critiquer les résultats ARabonnés
  • Détecter la non-stationnarité visuellementabonnés
  • Interpréter l'ACF pour diagnostiquerabonnés
  • Appliquer le test ADF en Pythonabonnés
  • Stationnariser par différenciationabonnés
  • Détecter et supprimer la saisonnalitéabonnés
  • Valider la désaisonnalisation par ACF/PACFabonnés
  • Découper les données train/testabonnés
  • Comprendre les critères AIC et BICabonnés
  • Construire une grille de recherche ARIMAabonnés
  • Vérifier la stationnarité après transformationabonnés
  • Définir l'autocorrélation et ses causesabonnés
  • Tracer l'ACF avec Pythonabonnés
  • Détecter la saisonnalité via l'ACFabonnés
  • Distinguer cyclicité et saisonnalité dans l'ACFabonnés
  • Interpréter une ACF à décroissance lenteabonnés
  • Introduire la PACF et la dualité AR-MAabonnés
  • Lire la PACF pour identifier un ordre ARabonnés
  • Relier les motifs ACF aux structures MAabonnés
  • Sélectionner l'ordre optimal avec AIC et BICabonnés
  • Valider la désaisonnalisation par ACF/PACFabonnés
  • ARIMA : intuition et paramètresabonnés
  • Formuler un processus ARIMA(p,d,q)abonnés
  • Stationnariser avant d'ajusterabonnés
  • Ajuster ARIMA avec statsmodelsabonnés
  • Prévisions hors échantillonabonnés
  • Sélectionner les ordres par AICabonnés
  • Interpréter AIC et BICabonnés
  • Avantages et limites d'ARIMAabonnés
  • Comparer ARIMA à AR et MAabonnés
  • Pipeline ARIMA de bout en boutabonnés
  • AIC et BIC : logique et formulesabonnés
  • Limites de l'ACF et PACF pour choisir l'ordreabonnés
  • Construire une grille de paramètres avec itertoolsabonnés
  • Ajuster ARIMA et lire son AICabonnés
  • Recherche par grille complète sur (p, d, q)abonnés
الدرس التالي

Identifier les sources d'autocorrélation

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