Generowanie błądzenia losowego
Podczas gdy stopy zwrotu z akcji są często modelowane jako biały szum, ceny akcji ściśle odzwierciedlają błądzenie losowe. Innymi słowy, dzisiejsza cena to wczorajsza cena powiększona o pewien losowy szum.
Zasymuluj cenę akcji w czasie – cena początkowa wynosi 100, a każdego dnia zmienia się o losową wartość. Następnie wykreśl symulowaną cenę akcji. Jeśli kilka razy klikniesz przycisk Uruchom kod, zobaczysz różne realizacje tego procesu.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Wygeneruj 500 losowych kroków o rozkładzie normalnym ze średnią równą 0 i odchyleniem standardowym równym 1, korzystając z
np.random.normal(), gdzie argument dla średniej toloc, a argument dla odchylenia standardowego toscale. - Zasymuluj ceny akcji
P:- Skumuluj losowe
stepsza pomocą metody.cumsum()z biblioteki NumPy - Dodaj 100 do
P, aby uzyskać cenę początkową akcji równą 100.
- Skumuluj losowe
- Wykreśl zasymulowane błądzenie losowe
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Generate 500 random steps with mean=0 and standard deviation=1
steps = np.random.normal(loc=___, scale=___, size=___)
# Set first element to 0 so that the first price will be the starting stock price
steps[0]=0
# Simulate stock prices, P with a starting price of 100
P = ___ + np.cumsum(___)
# Plot the simulated stock prices
plt.plot(___)
plt.title("Simulated Random Walk")
plt.show()