Wir haben pandas als pd, choice und seed aus numpy.random, seaborn als sns sowie matplotlib.pyplot als plt bereits importiert. Außerdem haben wir die FB-Kursreihe seit dem IPO im Mai 2012 als Variable fb importiert. Schau sie dir mit .head() an.

Setze den Seed auf 42.
Wende .pct_change() an, um tägliche Facebook-Renditen zu erzeugen, entferne fehlende Werte und weise das Ergebnis daily_returns zu.
Erzeuge eine Variable n_obs, die die .count() der Facebook-daily_returns enthält.
Verwende choice(), um zufällig n_obs Stichproben aus daily_returns auszuwählen, und weise sie random_walk zu.
Konvertiere random_walk in eine pd.Series und weise sie wieder sich selbst zu.
Verwende sns.distplot(), um die Verteilung von random_walk zu plotten.

Expanding-Window-Funktionen mit pandas

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