สร้าง Random Walk

ในขณะที่ ผลตอบแทน ของหุ้นมักถูกจำลองด้วย white noise แต่ ราคา หุ้นกลับเป็นไปตาม random walk อย่างใกล้ชิด กล่าวคือ ราคาวันนี้เท่ากับราคาเมื่อวานบวกกับค่าสุ่มบางส่วน

ในแบบฝึกหัดนี้ จะจำลองราคาหุ้นตามช่วงเวลา โดยเริ่มต้นที่ราคา 100 และในแต่ละวันราคาจะขึ้นหรือลงแบบสุ่ม จากนั้นพล็อตกราฟราคาหุ้นที่จำลองได้ หากกดปุ่ม "รันโค้ด" หลายครั้ง จะเห็นผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในแต่ละครั้ง

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

สร้าง "ขั้น" สุ่มแบบการแจกแจงปกติ 500 ค่า โดยมีค่าเฉลี่ย (mean) = 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (standard deviation) = 1 ด้วย np.random.normal() โดยอาร์กิวเมนต์สำหรับค่าเฉลี่ยคือ loc และอาร์กิวเมนต์สำหรับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ scale
จำลองราคาหุ้น P:
- สะสมค่าสุ่ม steps ด้วยเมธอด .cumsum() ของ numpy
- บวก 100 เข้ากับ P เพื่อให้ราคาหุ้นเริ่มต้นที่ 100
พล็อตกราฟ random walk ที่จำลองได้

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()

แก้ไขและรันโค้ด