Mersul aleatoriu III

În acest exercițiu, vei finaliza simularea mersului aleatoriu folosind randamentele acțiunii Facebook din ultimii cinci ani. Vei porni de la un eșantion aleatoriu de randamente, similar celui generat în exercițiul anterior, și îl vei folosi pentru a crea un traseu aleatoriu al prețului acțiunii.

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, și matplotlib.pyplot ca plt. Am încărcat prețul acțiunii Facebook ca pd.DataFrame în variabila fb și un eșantion aleatoriu de randamente zilnice FB ca pd.Series în variabila random_walk.

Selectează primul preț Facebook aplicând .first('D') pe fb.price și atribuie rezultatul variabilei start.
Adaugă 1 la random_walk și reatribuie rezultatul aceleiași variabile, apoi folosește .append() pentru a adăuga random_walk la start și atribuie rezultatul variabilei random_price.
Aplică .cumprod() pe random_price și reatribuie rezultatul aceleiași variabile.
Inserează random_price ca o nouă coloană cu eticheta random în fb și reprezintă grafic rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Select fb start price here
start = ____

# Add 1 to random walk and append to start
random_walk = ____
random_price = ____

# Calculate cumulative product here
random_price = ____

# Insert into fb and plot
fb['random'] = ____

Editează și rulează codul