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。

ケーススタディ：S&P500の価格シミュレーション

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