Este es un archivo temporal
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import acf
def prueba (data):
data1['Time']=pd.to_datetime(data1['Time'])
mask1 = (data1['Time'] > '2003-6-01' ) & (data1['Time'] < '2015-6-03')
Data1 = data1.loc[mask1]
Data11 = Data1 ['Close']
print (Data1)
x = Data1['Time']
y = pd.to_numeric (Data11).values
plt.plot(x,y)
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('cierre')
plt.show()
return y
if __name__ == "__main__":
data1 = pd.read_csv('C:/Users/Asus Pc/Desktop/TFG/series temporales ML/EURUSD_UTC_Hourly_Ask_2003.05.04_2015.06.03.csv', delimiter=',' ,header = 0)
y = prueba(data1)
#valor = autocorrelacion(y, 2)
autocorrelacion = acf(y,nlags=40)
plt.plot(autocorrelacion)
def vector_autocorrelacion (serie):
????
return (valor80, valor60, memoria)