Симуляция случайного блуждания

Стохастические, или случайные, движения используются в физике для описания движения частиц и жидкостей, в математике — для описания фрактального поведения, а в финансах — для моделирования динамики фондового рынка.

Используйте функцию np.random.normal(), чтобы смоделировать случайное блуждание нефтяного ETF USO с постоянной средней дневной доходностью (mu) и средней дневной волатильностью (vol) на протяжении T торговых дней.

Это упражнение является частью курса

Введение в управление портфельными рисками на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Установите количество моделируемых дней (T) равным 252, а начальную цену акции (S0) — равной 10.
Вычислите T случайных значений нормального распределения с помощью np.random.normal(), передав в качестве параметров mu, vol и T, затем прибавьте 1 к полученным значениям и присвойте результат переменной rand_rets.
Вычислите случайное блуждание, умножив rand_rets.cumprod() на начальную цену акции, и присвойте результат переменной forecasted_values.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Set the simulation parameters
mu = np.mean(StockReturns)
vol = np.std(StockReturns)
T = ____
S0 = ____

# Add one to the random returns
rand_rets = ____ + 1

# Forecasted random walk
forecasted_values = ____

# Plot the random walk
plt.plot(range(0, T), forecasted_values)
plt.show()

Редактировать и запускать код