Appliquer le test ADF en Python

Vous savez désormais repérer visuellement une série non stationnaire et interpréter l'ACF pour diagnostiquer une autocorrélation persistante. Ces outils restent subjectifs. Le test de Dickey-Fuller augmenté (ADF) apporte une décision statistique rigoureuse : il quantifie la probabilité d'observer les données si une racine unitaire était présente. Cette leçon vous guide pas à pas pour formuler les hypothèses, exécuter le test en Python et lire correctement ses résultats sur une série boursière. Les hypothèses du test ADF Le test ADF évalue si une série possède une racine unitaire, c'est-à-dire si elle se comporte comme une marche aléatoire sans tendance vers un niveau stable. Hypothèse nulle