Marche aléatoire I

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

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

Cet exercice fait partie du cours

Manipuler des séries temporelles en Python

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Instructions

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

Fixez la graine à 42.
Utilisez normal pour générer 2 500 rendements aléatoires avec les paramètres loc=.001, scale=.01 et affectez-les à random_walk.
Convertissez random_walk en un objet pd.Series et réassignez-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 cet exemple de code.

# 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