Random walk III
इस अभ्यास में, आप पिछले पाँच वर्षों के Facebook स्टॉक रिटर्न का उपयोग करके अपनी रैंडम वॉक सिमुलेशन पूरी करेंगे. आप पिछले अभ्यास में जनरेट किए गए जैसी रिटर्न की एक रैंडम सैंपल से शुरू करेंगे और उससे एक रैंडम स्टॉक प्राइस पाथ बनाएँगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना
अभ्यास निर्देश
हमने पहले ही pandas को pd नाम से, numpy.random से choice और seed, और matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट कर लिया है. हमने Facebook की price को pd.DataFrame के रूप में वैरिएबल fb में और दैनिक FB रिटर्न के एक रैंडम सैंपल को pd.Series के रूप में वैरिएबल random_walk में लोड किया है.
fb.priceपर.first('D')लगाकर पहला Facebook price चुनें और इसेstartमें असाइन करें.random_walkमें 1 जोड़ें और उसे उसी वैरिएबल में री-असाइन करें, फिरrandom_walkकोstartमें.append()करें और इसेrandom_priceमें असाइन करें.random_priceपर.cumprod()लगाएँ और उसे उसी वैरिएबल में री-असाइन करें.random_priceकोrandomलेबल वाले नए कॉलम के रूप मेंfbमें इन्सर्ट करें और परिणाम प्लॉट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select fb start price here
start = ____
# Add 1 to random walk and append to start
random_walk = ____
random_price = ____
# Calculate cumulative product here
random_price = ____
# Insert into fb and plot
fb['random'] = ____