MulaiMulai sekarang secara gratis

Menghasilkan Random Walk

Jika return saham sering dimodelkan sebagai white noise, maka harga saham cenderung mengikuti random walk. Dengan kata lain, harga hari ini adalah harga kemarin ditambah sejumlah noise acak.

Anda akan mensimulasikan harga sebuah saham dari waktu ke waktu dengan harga awal 100 dan setiap hari naik atau turun sejumlah nilai acak. Lalu, plot harga saham hasil simulasi. Jika Anda menekan tombol "Jalankan Kode" beberapa kali, Anda akan melihat beberapa realisasi.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analisis Deret Waktu dengan Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Hasilkan 500 "langkah" acak berdistribusi normal dengan mean=0 dan standar deviasi=1 menggunakan np.random.normal(), di mana argumen untuk mean adalah loc dan argumen untuk standar deviasi adalah scale.
  • Simulasikan harga saham P:
    • Akumulasikan steps acak menggunakan metode numpy .cumsum()
    • Tambahkan 100 ke P untuk mendapatkan harga awal saham sebesar 100.
  • Plot random walk hasil simulasi

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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()
Edit dan Jalankan Kode