Marche aléatoire I

Dans la dernière vidéo, vous avez vu comment générer une marche aléatoire de rendements et comment convertir cette série de rendements aléatoires en trajectoire de prix d'une action.

Dans cet exercice, vous allez créer votre propre marche aléatoire en tirant des nombres aléatoires d'une loi normale à l'aide de numpy.

Cette activité fait partie du cours

Manipuler des séries chronologiques en Python

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Instructions de l’exercice

Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd, les fonctions normal et seed de numpy.random, ainsi que matplotlib.pyplot sous le nom plt.

Définissez la graine à 42.
Utilisez normal pour générer 2 500 rendements aléatoires avec les paramètres loc=.001, scale=.01 et affectez le tout à random_walk.
Convertissez random_walk en objet pd.Series et réaffectez-le à random_walk.
Créez random_prices en ajoutant 1 à random_walk puis en calculant le produit cumulatif.
Multipliez random_prices par 1 000 et tracez le résultat pour une série de prix commençant à 1 000.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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

Modifier et exécuter le code