Мы уже импортировали pandas как pd, функции choice и seed из numpy.random, seaborn как sns, а также matplotlib.pyplot как plt. Кроме того, импортирована серия цен акций FB с момента IPO в мае 2012 года в переменную fb. Изучите её с помощью .head().

Установите значение seed равным 42.
Примените .pct_change() для вычисления ежедневной доходности акций Facebook, удалите пропущенные значения и сохраните результат в daily_returns.
Создайте переменную n_obs, которая будет содержать результат .count() для daily_returns.
Используйте choice(), чтобы случайным образом выбрать n_obs значений из daily_returns, и сохраните результат в random_walk.
Преобразуйте random_walk в pd.Series и сохраните обратно в ту же переменную.
Используйте sns.distplot(), чтобы построить распределение random_walk.

Взаимосвязи между временными рядами: корреляция

Create Your Free Account