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Qu'est-ce qu'une série temporelle financière

Chapitre 1 · Séries temporelles financières : fondements · leçon 1 sur 65
Réservée aux abonnés — voici son début
Objectifs Comprendre la définition d'une série temporelle financière Distinguer séries discrètes et continues Identifier pourquoi l'ordre des observations est fondamental Reconnaître les enjeux de modélisation des séries financières En finance, les données ne sont pas de simples tableaux de chiffres : elles racontent une histoire dans le temps. Le cours de clôture d'une action, le taux de change EUR/USD ou le prix du pétrole sont des exemples de séries temporelles. Avant de modéliser quoi que ce soit, il faut comprendre ce qu'est exactement une telle série et pourquoi l'ordre des observations n'est jamais anodin. Définition : série discrète ou continue Définition Série temporelle Un ensemble
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MODELISATION COURS RISQUE

7 chapitres · 65 leçons
  • Qu'est-ce qu'une série temporelle financièrevous êtes ici
  • 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'ACFabonnés
  • 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
Lezione successiva

Les quatre composantes d'une série

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