Tracer l'ACF avec Python

Dans la leçon précédente, vous avez calculé l'ACF en Python avec statsmodels. Cette leçon vous apprend à lire un corrélogramme avec précision : interpréter les barres, les bandes de confiance et repérer les décalages significatifs sur des données boursières réelles. Anatomie d'un corrélogramme La fonction plot_acf de statsmodels.graphics.tsaplots produit un graphique appelé corrélogramme. Chaque barre verticale représente le coefficient d'autocorrélation entre la série et elle-même décalée d'un certain nombre de pas, appelé lag. Le lag 0 vaut toujours 1 : la série est parfaitement corrélée avec elle-même sans décalage. Les lags suivants mesurent la dépendance entre la valeur au temps t et la