Una simulación de paseo aleatorio

Los movimientos estocásticos o aleatorios se usan en física para representar el movimiento de partículas y fluidos, en matemáticas para describir comportamientos fractales y, en finanzas, para describir los movimientos del mercado bursátil.

Usa la función np.random.normal() para modelar los movimientos de paseo aleatorio del ETF de petróleo USO con una rentabilidad media diaria constante (mu) y una volatilidad media diaria (vol) a lo largo de T días de mercado.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python

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Instrucciones del ejercicio

Define el número de días simulados (T) como 252 y el precio inicial (S0) como 10.
Calcula T valores normales aleatorios usando np.random.normal(), pasando mu, vol y T como parámetros, y luego suma 1 a esos valores y asígnalo a rand_rets.
Calcula el paseo aleatorio multiplicando rand_rets.cumprod() por el precio inicial y asígnalo a forecasted_values.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Set the simulation parameters
mu = np.mean(StockReturns)
vol = np.std(StockReturns)
T = ____
S0 = ____

# Add one to the random returns
rand_rets = ____ + 1

# Forecasted random walk
forecasted_values = ____

# Plot the random walk
plt.plot(range(0, T), forecasted_values)
plt.show()

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