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演習

ランダムウォークを生成する

株式の「リターン」はホワイトノイズでモデル化されることが多い一方で、株価「水準」はランダムウォークに近い動きをします。言い換えると、今日の価格は昨日の価格にランダムなノイズが加わったものです。

ここでは、初期価格が100の株価が、毎日ランダムな量だけ上がったり下がったりすると仮定して、時間とともに価格をシミュレーションし、その結果をプロットします。"Run Code" ボタンを複数回押すと、さまざまな実現値が確認できます。

指示

100 XP
  • np.random.normal() を使って、平均=0、標準偏差=1 の正規分布から500個のランダムな「steps」を生成します。平均の引数は loc、標準偏差の引数は scale です。
  • 株価 P をシミュレーションします。
    • numpy の .cumsum() メソッドでランダムな steps を累積します。
    • 初期株価を100にするために、P に 100 を加えます。
  • シミュレーションしたランダムウォークをプロットします。