Préparer les données avant l'ajustement AR

Avant d'ajuster un modèle AR, trois opérations sont indispensables : rendre la série stationnaire par différenciation, confirmer cette stationnarité avec le test ADF, puis découper proprement les données en ensembles d'entraînement et de test. Cette leçon détaille ces étapes en Python et montre comment exporter les sous-séries pour garantir la reproductibilité du pipeline. ## Différenciation première et vérification ADF Les prix de clôture boursiers suivent généralement une tendance non stationnaire : leur moyenne et leur variance évoluent dans le temps. La différenciation première — soustraire chaque valeur de la précédente — supprime cette tendance et produit une série de variations journa