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정상성(stationary) 검정 정상성 판단을 위한 일반적인 지침: ACF가 천천히 감소하거나 오랜 기간 유의미한 값을 가지면 비정상적일 가능성이 높습니다. 특히 선형적인 감소는 추세를, 주기적인 스파이크는 계절성을 나타낼 수 있습니다. PACF에서 몇 개의 초기 시차에서만 유의미한 스파이크가 나타나고 이후 급격히 감소하면 정상적일 가능성이 높습니다. import numpy as np import pandas as pd import yfinance as yf import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf st=pd.Timestamp(2024,1, 1) et=pd.Timestamp(2025, 4,25) trgnme="000660.KS" trg=yf.download(trgnme, st, et) trg.columns=[i[0] for i in trg.columns] close=trg["Close"] 다음은 데이터의 ACF와 PACF를 작성하기 위한 UDF입니다. #ACF, PACF 작성 함수 def acf_pacf_plot(data, lag=10): f, axes=plt.subplots(1,2, figsize=(10, 3), sharey=True) plt.subplots_adjust(wspace=0.1) plot_acf(data, lags=lag, ax=axes[0]) plot_pacf(data, lags=lag, ax=axes[1]) plt.show() #ACF, PACF fig, axes=plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3), sharey=True) plt.subplots_adjust(wspace=0.1) plot_acf(close, lags=30, a...