Paseo aleatorio I

En el último vídeo, has visto cómo generar un paseo aleatorio de rendimientos, y cómo convertir esta serie aleatoria de rendimientos en una trayectoria aleatoria de cotizaciones bursátiles.

En este ejercicio, construirás tu propio paseo aleatorio extrayendo números aleatorios de la distribución normal con la ayuda de numpy.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

Ya hemos importado pandas como pd, las funciones normal y seed de numpy.random, y matplotlib.pyplot como plt.

Pon la semilla a 42.
Utilice normal para generar 2.500 retornos aleatorios con los parámetros loc=.001, scale=.01 y asígnelos a random_walk.
Convierte random_walk en un objeto pd.Series y reasígnalo a random_walk.
Crea random_prices sumando 1 a random_walk y calculando el producto acumulado.
Multiplique random_prices por 1.000 y trace el resultado para una serie de precios que comience en 1.000.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Set seed here


# Create random_walk
random_walk = ____

# Convert random_walk to pd.series
random_walk = ____

# Create random_prices
random_prices = ____

# Plot random_prices here

Editar y ejecutar código