Genera 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 de ayer más algo de ruido aleatorio.
Vas a simular el precio de una acción a lo largo del tiempo que parte de 100 y cada día sube o baja una cantidad aleatoria. Luego, representa el precio simulado. Si pulsas el botón "Ejecutar código" varias veces, verás varias realizaciones.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Genera 500 "pasos" aleatorios normales con media=0 y desviación estándar=1 usando
np.random.normal(), donde el argumento para la media eslocy el de la desviación estándar esscale. - Simula los precios de la acción
P:- Acumula los
stepsaleatorios usando el método.cumsum()de numpy - Suma 100 a
Ppara obtener un precio inicial de 100.
- Acumula los
- Representa el paseo aleatorio simulado
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# 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()