임의 보행 시뮬레이션

확률적(stochastic) 또는 무작위 움직임은 물리학에서는 입자와 유체의 움직임을, 수학에서는 프랙탈 거동을, 금융에서는 주식시장 움직임을 설명할 때 사용돼요.

np.random.normal() 함수를 사용해, T개의 거래일 동안 일정한 일일 평균 수익률(mu)과 평균 일일 변동성(vol)을 가정하여 USO 원유 ETF의 임의 보행(random walk) 움직임을 모델링해 보세요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

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연습 안내

시뮬레이션 일수(T)를 252로, 초기 주가(S0)를 10으로 설정하세요.
np.random.normal()에 mu, vol, T를 인자로 전달해 정규분포 난수 T개를 생성한 뒤, 값에 1을 더해 rand_rets에 할당하세요.
rand_rets.cumprod()에 초기 주가를 곱해 임의 보행 값을 계산하고, 이를 forecasted_values에 할당하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Set the simulation parameters
mu = np.mean(StockReturns)
vol = np.std(StockReturns)
T = ____
S0 = ____

# Add one to the random returns
rand_rets = ____ + 1

# Forecasted random walk
forecasted_values = ____

# Plot the random walk
plt.plot(range(0, T), forecasted_values)
plt.show()

코드 편집 및 실행