Случайное блуждание III

В этом упражнении вы завершите симуляцию случайного блуждания на основе доходностей акций Facebook за последние пять лет. Вы начнёте со случайной выборки доходностей, аналогичной той, что была получена в предыдущем упражнении, и используете её для построения случайной траектории цены акции.

Это упражнение является частью курса

Работа с временными рядами в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Библиотека pandas уже импортирована как pd, функции choice и seed — из numpy.random, а matplotlib.pyplot — как plt. Цена акций Facebook загружена в переменную fb в виде pd.DataFrame, а случайная выборка дневных доходностей FB — в переменную random_walk в виде pd.Series.

Выберите первую цену Facebook, применив .first('D') к fb.price, и сохраните результат в переменную start.
Прибавьте 1 к random_walk и сохраните результат обратно в неё, затем добавьте random_walk к start с помощью .append() и присвойте это значение переменной random_price.
Примените .cumprod() к random_price и сохраните результат обратно в неё.
Добавьте random_price в fb как новый столбец с именем random и постройте график.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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'] = ____

Редактировать и запускать код