Mers aleatoriu II

În videoclipul anterior, ai văzut și cum să creezi un mers aleatoriu al randamentelor prin eșantionare din randamente reale, și cum să folosești acest eșantion aleatoriu pentru a construi un traseu aleatoriu al prețului unei acțiuni.

În acest exercițiu, vei construi un mers aleatoriu folosind randamentele istorice ale acțiunii Facebook de la IPO până la 31 mai 2017. Apoi, în exercițiul următor, vei simula un traseu alternativ aleatoriu al prețului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Manipularea datelor de tip serie de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Am importat deja pandas ca pd, choice și seed din numpy.random, seaborn ca sns și matplotlib.pyplot ca plt. Am importat, de asemenea, seria prețurilor acțiunii FB de la IPO în mai 2012 ca variabila fb. Inspecteaz-o folosind .head().

Setează seed-ul la 42.
Aplică .pct_change() pentru a genera randamentele zilnice ale Facebook, elimină valorile lipsă și atribuie rezultatul variabilei daily_returns.
Creează o variabilă n_obs care să conțină rezultatul .count() aplicat pe daily_returns.
Folosește choice() pentru a selecta aleatoriu n_obs eșantioane din daily_returns și atribuie rezultatul variabilei random_walk.
Convertește random_walk într-un pd.Series și reatribuie-l aceleiași variabile.
Folosește sns.distplot() pentru a reprezenta grafic distribuția lui random_walk.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set seed here


# Calculate daily_returns here
daily_returns = ____

# Get n_obs
n_obs = ____

# Create random_walk
random_walk = ____

# Convert random_walk to pd.series
random_walk = ____

# Plot random_walk distribution

Editează și rulează codul