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ランダムウォーク II

前の動画では、実際のリターンからサンプリングしてリターンのランダムウォークを作成し、そのランダムサンプルを使って株価のランダムな推移を作る方法も学びました。

この演習では、Facebook の株価が IPO してから 2017 年 5 月 31 日までの過去のリターンを使ってランダムウォークを構築します。次の演習では、別のランダムな価格パスをシミュレーションします。

Instruktioner

100 XP

すでに pandas を pd、numpy.random から choice と seed、seaborn を sns、matplotlib.pyplot を plt としてインポート済みです。2012 年 5 月の IPO 以降の FB の株価系列も、変数 fb として読み込んであります。まずは .head() で中身を確認してください。

  • 乱数シードを 42 に設定します。
  • .pct_change() を適用して Facebook の日次リターンを計算し、欠損値を削除して daily_returns に代入します。
  • Facebook の daily_returns の .count() を含む変数 n_obs を作成します。
  • choice() を用いて daily_returns から n_obs 個をランダムに抽出し、random_walk に代入します。
  • random_walk を pd.Series に変換し、同じ変数に再代入します。
  • sns.distplot() を使って random_walk の分布をプロットします。