Já importamos pandas como pd, choice e seed de numpy.random, seaborn como sns e matplotlib.pyplot como plt. Também importamos a série de preços das ações da FB desde o IPO em maio de 2012 na variável fb. Inspecione isso usando .head().

Defina a semente como 42.
Aplique .pct_change() para gerar os retornos diários do Facebook, elimine valores ausentes e atribua a daily_returns.
Crie uma variável n_obs que contenha o .count() dos daily_returns do Facebook.
Use choice() para selecionar aleatoriamente n_obs amostras de daily_returns e atribua a random_walk.
Converta random_walk em um pd.Series e reatribua a ele mesmo.
Use sns.distplot() para plotar a distribuição de random_walk.

Estudo de caso: simulação de preços do S&P500

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