Gerar um passeio aleatório
Enquanto os retornos das ações são geralmente modelados como ruído branco, os preços das ações seguem de perto uma caminhada aleatória. Em outras palavras, o preço de hoje é o preço de ontem mais algum ruído aleatório.
Você simulará o preço de uma ação ao longo do tempo que tem um preço inicial de 100 e que todos os dias sobe ou desce em um valor aleatório. Em seguida, trace o preço simulado da ação. Se você pressionar o botão de código "Run Code" várias vezes, verá várias constatações.
Este exercício faz parte do curso
Análise de séries temporais em Python
Instruções do exercício
Gere 500 "etapas" normais aleatórias com média=0 e desvio padrão=1 usando
np.random.normal(), em que o argumento para a média éloce o argumento para o desvio padrão éscale.Simular preços de ações
P:Acumule o
stepsaleatório usando o método numpy.cumsum()Adicione 100 a
Ppara obter um preço inicial da ação de 100.
Trace o passeio aleatório simulado
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()