Random Walk III

In dieser Übung schließt du deine Random-Walk-Simulation mit Facebook-Aktienrenditen der letzten fünf Jahre ab. Du startest mit einer zufälligen Stichprobe von Renditen wie in der vorherigen Übung und nutzt sie, um einen zufälligen Kursverlauf zu erzeugen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihen in Python bearbeiten

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Anleitung zur Übung

Wir haben bereits pandas als pd, choice und seed aus numpy.random sowie matplotlib.pyplot als plt importiert. Wir haben den Facebook-Kurs als pd.DataFrame in der Variable fb geladen und eine zufällige Stichprobe täglicher FB-Renditen als pd.Series in der Variable random_walk.

Wähle den ersten Facebook-Kurs, indem du .first('D') auf fb.price anwendest, und weise das Ergebnis start zu.
Addiere 1 zu random_walk und weise es dir selbst wieder zu, dann .append()e random_walk an start und weise dies random_price zu.
Wende .cumprod() auf random_price an und weise es dir selbst wieder zu.
Füge random_price als neue Spalte mit der Bezeichnung random in fb ein und plotte das Ergebnis.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Select fb start price here
start = ____

# Add 1 to random walk and append to start
random_walk = ____
random_price = ____

# Calculate cumulative product here
random_price = ____

# Insert into fb and plot
fb['random'] = ____

Code bearbeiten und ausführen