Generar un paseo aleatorio
Mientras que los rendimientos de las acciones suelen modelarse como ruido blanco, los precios de las acciones siguen de cerca un paseo aleatorio. En otras palabras, el precio de hoy es el precio de ayer más algo de ruido aleatorio.
Simularás el precio de una acción a lo largo del tiempo que tiene un precio inicial de 100 y cada día sube o baja una cantidad aleatoria. A continuación, traza el precio simulado de las acciones. Si pulsas varias veces el botón de código "Ejecutar código", verás varias realizaciones.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de Series Temporales en Python
Instrucciones de ejercicio
- Genera 500 "pasos" normales aleatorios con media=0 y desviación típica=1 utilizando
np.random.normal(), donde el argumento para la media eslocy el argumento para la desviación típica esscale. - Simula los precios de las acciones
P:- Acumula los
stepsaleatorios utilizando el método numpy.cumsum() - Suma 100 a
Ppara obtener un precio inicial de las acciones de 100.
- Acumula los
- Traza el camino aleatorio simulado
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Generate 500 random steps with mean=0 and standard deviation=1
steps = np.random.normal(loc=___, scale=___, size=___)
# Set first element to 0 so that the first price will be the starting stock price
steps[0]=0
# Simulate stock prices, P with a starting price of 100
P = ___ + np.cumsum(___)
# Plot the simulated stock prices
plt.plot(___)
plt.title("Simulated Random Walk")
plt.show()