Calculer l'ACF en Python avec statsmodels

Vous avez déjà chargé des données boursières, visualisé leur tendance et exploré les sources d'autocorrélation. Cette leçon vous apprend à calculer et lire concrètement l'ACF en Python grâce à statsmodels, et à interpréter ce que la forme du graphique révèle sur la stationnarité d'une série. Ce que mesure l'ACF L'ACF mesure la corrélation entre une série et ses propres valeurs décalées dans le temps. Pour un décalage h, le coefficient vaut la covariance entre la valeur au temps t et la valeur au temps t-h, divisée par la variance de la série. Chaque coefficient est donc compris entre -1 et 1. Sur un graphique ACF, l'axe horizontal représente le décalage (lag) et l'axe vertical la valeur du c