检验两个随机序列的beta系数

检验两个随机序列的beta系数

代码

def test_beta(loops=10):
    '''
    检验两个随机序列的beta系数
    :loops: int, 循环次数, 每次循环会产生两个随机序列, 然后
        绘图, 然后估算其beta值, 最后把结果打印出来
    >>> test_beta()
    '''
    _date = datetime.now().date().isoformat()
    title='两个随机序列的beta系数检验     制作日期: {}'.format(_date)
    print(title)
    print('Num beta')
    print('-'*60)
    c=Context('random')
    for i in range(loops):
        stk1=Stock(c)
        stk1.random_ohlc()
        stk2=Stock(c)
        stk2.random_ohlc()
        #plt.figure() # 不注释掉的话, 每次循环产生一幅图, figure对象
        stk1.ohlc.close.plot()
        stk2.ohlc.close.plot(title=title)
        beta=ttr.estimateBeta(stk1.ohlc.close, stk2.ohlc.close)
        print('{:2d} {:8.2f}'.format(i, beta))

结果展示:

结论:

每一次的beta值都很小, 介于[-0.1, 0.1]. 基本上是围绕0的变化.

可见, 随机漫步的相关性是零相关的.