Campionamento e stime puntuali
Hai a disposizione una piccola cronologia di trading di Bitcoin (BTC) e dell'S&P 500 (SP500). Decidi di scegliere novanta giorni consecutivi per analizzare la crescita percentuale di ciascun asset nello stesso periodo.
Inizierai selezionando un numero di riga iniziale. Per assicurarti di ottenere un campione di 90 righe consecutive, devi selezionare questo numero di riga iniziale da un intervallo di valori che va da zero alla lunghezza di btc_sp_df, escludendo le ultime 90 righe. Il tuo obiettivo è usare questo campione per capire meglio in generale la crescita di entrambi gli asset.
I dati di trading sono stati caricati in btc_sp_df, così come i pacchetti pandas come pd e NumPy come np.
Questo esercizio fa parte del corso
Fondamenti dell'inferenza in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Select a random starting row number, not including the last 90 rows
initial_row_number = np.random.____(____(len(____) - ____))
# Use initial_row_number to select the next 90 rows from that row number
sample_df = btc_sp_df.____[____:(____ + ____)]