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एक रैंडम वॉक सिमुलेशन

स्टोकेस्टिक या रैंडम मूवमेंट्स का इस्तेमाल भौतिकी में कण और द्रव की गतियों को दर्शाने के लिए, गणित में फ्रैक्टल बर्ताव समझाने के लिए, और फाइनेंस में स्टॉक मार्केट के मूवमेंट्स बताने के लिए किया जाता है.

np.random.normal() फंक्शन का उपयोग करके USO ऑयल ETF के रैंडम वॉक मूवमेंट्स को मॉडल कीजिए, जिसमें T ट्रेडिंग दिनों में कॉन्स्टेंट दैनिक औसत रिटर्न (mu) और औसत दैनिक वोलैटिलिटी (vol) मानी गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

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अभ्यास निर्देश

  • सिम्युलेट किए गए दिनों की संख्या (T) को 252 के बराबर सेट करें, और शुरुआती स्टॉक प्राइस (S0) को 10 रखें.
  • np.random.normal() का उपयोग करके T रैंडम नॉर्मल वैल्यूज़ कैलकुलेट करें. इसमें mu, vol, और T पैरामीटर पास करें, फिर वैल्यूज़ में 1 जोड़ें और उसे rand_rets में असाइन करें.
  • रैंडम वॉक कैलकुलेट करने के लिए rand_rets.cumprod() को शुरुआती स्टॉक प्राइस से गुणा करें और उसे forecasted_values में असाइन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set the simulation parameters
mu = np.mean(StockReturns)
vol = np.std(StockReturns)
T = ____
S0 = ____

# Add one to the random returns
rand_rets = ____ + 1

# Forecasted random walk
forecasted_values = ____

# Plot the random walk
plt.plot(range(0, T), forecasted_values)
plt.show()
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