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2.20 数据的平稳性检验

量化入门 2024-02-12 3240

嘿，量化投资的小伙伴们，欢迎来到我们的新一节教程！今天，我们要聊的是数据的平稳性检验，这可是量化分析中的一个关键步骤。别担心，我会尽量让这个话题既有趣又易懂。

首先，让我们来定义一下什么是平稳性。在统计学中，如果一个时间序列的统计特性（比如均值、方差）不随时间变化，我们就说这个序列是平稳的。这听起来可能有点抽象，但想象一下，如果你每天记录股市的收盘价，然后发现这些价格的波动性（方差）和平均水平（均值）在过去几年里一直保持不变，那么这个序列就是平稳的。

平稳性之所以重要，是因为许多统计模型和量化策略都假设数据是平稳的。如果数据不平稳，那么模型的预测可能不准确，策略的表现也可能不稳定。就像你不能在不断摇晃的地面上建造稳固的房屋一样，你也不能在不平稳的数据上构建可靠的量化模型。

现在，让我们来聊聊如何检验数据的平稳性。这里有几个常用的方法：

直观观察：首先，你可以绘制时间序列图，直观地观察数据是否随时间变化。如果数据看起来像是一个随机游走，那么它很可能不是平稳的。
统计检验：更正式的方法是使用统计检验，比如增广的Dickey-Fuller（ADF）检验。这个检验可以帮助我们确定一个序列是否具有单位根，这是非平稳性的一种常见形式。
自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）：这些函数可以帮助我们了解数据中的时间依赖性。如果序列是平稳的，那么自相关应该随着滞后数的增加而迅速衰减。