Sapmayı Yakala

Son egzersizde, rassal yürüyüş izleyen hisse fiyatlarını benzetmiştin. Bu egzersizde bunu iki şekilde genişleteceksin.

Sapmalı bir rassal yürüyüşe bakacaksın. Hisse fiyatları gibi birçok zaman serisi rassal yürüyüştür ama zamanla yukarı yönlü bir eğilim gösterir.
Son egzersizde, rassal yürüyüşteki gürültü toplayıcıydı: fiyattaki rassal, normal değişimler son fiyata ekleniyordu. Ancak, gürültü eklerken teorik olarak negatif fiyatlar elde edebilirsin. Şimdi gürültüyü çarpansal yapacaksın: toplam getiriyi elde etmek için rassal, normal değişimlere bir ekleyecek ve bunu son fiyatla çarpacaksın.

Bu egzersiz

Python ile Zaman Serisi Analizi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Ortalama %0,1 ve standart sapma %1 olan 500 rastgele normal çarpansal "adım"ı np.random.normal() ile üret; bunlar artık getirilerdir ve toplam getiri için bir ekle.
Hisse fiyatlarını P olarak benzet:
- Adımların çarpımını numpy .cumprod() yöntemiyle biriktir.
- Toplam getirilerin kümülatif çarpımını 100 ile çarparak başlangıç değeri 100 olacak şekilde ölçekle.
Sapmalı rassal yürüyüşün grafiğini çiz.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Generate 500 random steps
steps = np.random.normal(loc=___, scale=___, size=___) + ___

# Set first element to 1
steps[0]=1

# Simulate the stock price, P, by taking the cumulative product
P = ___ * np.cumprod(___)

# Plot the simulated stock prices
plt.plot(___)
plt.title("Simulated Random Walk with Drift")
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır