एक Random Walk जनरेट करें
जहाँ स्टॉक के returns को अक्सर white noise के रूप में मॉडल किया जाता है, वहीं स्टॉक prices आम तौर पर random walk का क़रीबी अनुसरण करते हैं। दूसरे शब्दों में, आज की कीमत = कल की कीमत + कुछ रैंडम noise।
आप समय के साथ एक स्टॉक की कीमत सिम्युलेट करेंगे जिसकी शुरुआती कीमत 100 है और हर दिन वह किसी रैंडम मात्रा से ऊपर या नीचे जाती है। फिर, उस सिम्युलेटेड स्टॉक प्राइस का प्लॉट बनाएँ। यदि आप "Run Code" बटन को कई बार चलाएँगे, तो आप कई realizations देखेंगे।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
np.random.normal()का उपयोग करके mean=0 और standard deviation=1 के साथ 500 रैंडम नॉर्मल "steps" जनरेट करें, जहाँ mean के लिए आर्गुमेंटlocहै और standard deviation के लिएscale।- स्टॉक प्राइस
Pसिम्युलेट करें:- numpy की
.cumsum()मेथड से रैंडमstepsको cumulative sum में बदलें - शुरुआती स्टॉक प्राइस 100 पाने के लिए
Pमें 100 जोड़ें।
- numpy की
- सिम्युलेटेड random walk को प्लॉट करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate 500 random steps with mean=0 and standard deviation=1
steps = np.random.normal(loc=___, scale=___, size=___)
# Set first element to 0 so that the first price will be the starting stock price
steps[0]=0
# Simulate stock prices, P with a starting price of 100
P = ___ + np.cumsum(___)
# Plot the simulated stock prices
plt.plot(___)
plt.title("Simulated Random Walk")
plt.show()