Моделирование случайного блуждания
Если доходность акций часто моделируют как белый шум, то цены акций хорошо описываются моделью случайного блуждания. Иными словами, цена сегодня — это цена вчера плюс некоторый случайный шум.
Вы смоделируете изменение цены акции во времени: начальная цена равна 100, и каждый день она случайным образом растёт или падает. Затем постройте график смоделированной цены акции. Нажмите кнопку «Запустить код» несколько раз, чтобы увидеть различные реализации процесса.
Это упражнение является частью курса
Анализ временных рядов на Python
Инструкции к упражнению
- Сгенерируйте 500 случайных шагов из нормального распределения со средним значением 0 и стандартным отклонением 1, используя
np.random.normal(), где аргумент среднего —loc, а аргумент стандартного отклонения —scale. - Смоделируйте цены акций
P:- Накопите сумму случайных
stepsс помощью метода.cumsum()из NumPy. - Прибавьте 100 к
P, чтобы задать начальную цену акции равной 100.
- Накопите сумму случайных
- Постройте график смоделированного случайного блуждания.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Generate 500 random steps with mean=0 and standard deviation=1
steps = np.random.normal(loc=___, scale=___, size=___)
# Set first element to 0 so that the first price will be the starting stock price
steps[0]=0
# Simulate stock prices, P with a starting price of 100
P = ___ + np.cumsum(___)
# Plot the simulated stock prices
plt.plot(___)
plt.title("Simulated Random Walk")
plt.show()