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Random walk II

पिछले वीडियो में, आपने देखा था कि असली रिटर्न्स से सैंपलिंग करके रिटर्न्स का एक random walk कैसे बनाया जाता है, और इस रैंडम सैंपल का उपयोग करके किसी स्टॉक की रैंडम प्राइस पाथ कैसे बनाई जाती है.

इस अभ्यास में, आप Facebook के स्टॉक प्राइस के IPO से लेकर 31 मई, 2017 के अंत तक के ऐतिहासिक रिटर्न्स का उपयोग करके एक random walk बनाएँगे. फिर अगले अभ्यास में आप एक वैकल्पिक रैंडम प्राइस पाथ को सिम्युलेट करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने पहले से pandas को pd के रूप में, numpy.random से choice और seed, seaborn को sns, और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट कर लिया है. हमने मई 2012 के IPO से अब तक की FB स्टॉक प्राइस सीरीज़ को वैरिएबल fb के रूप में भी इम्पोर्ट किया है. इसे .head() से जाँचिए.

  • seed को 42 पर सेट करें.
  • दैनिक Facebook रिटर्न्स बनाने के लिए .pct_change() लागू करें, missing वैल्यूज़ को ड्रॉप करें, और उसे daily_returns में असाइन करें.
  • एक वैरिएबल n_obs बनाएँ जिसमें Facebook daily_returns की .count() हो.
  • choice() का उपयोग करके daily_returns से रैंडम रूप से n_obs सैंपल चुनें, और उसे random_walk में असाइन करें.
  • random_walk को pd.Series में कन्वर्ट करें और उसी वैरिएबल को फिर से असाइन करें.
  • sns.distplot() का उपयोग करके random_walk के वितरण का प्लॉट बनाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Set seed here


# Calculate daily_returns here
daily_returns = ____

# Get n_obs
n_obs = ____

# Create random_walk
random_walk = ____

# Convert random_walk to pd.series
random_walk = ____

# Plot random_walk distribution
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