Ми вже імпортували pandas як pd, choice і seed з numpy.random, seaborn як sns та matplotlib.pyplot як plt. Також ми імпортували ряд fb з цінами акцій FB від моменту IPO у травні 2012 року. Перегляньте його за допомогою .head().

Встановіть зерно генератора випадкових чисел 42.
Застосуйте .pct_change() для обчислення щоденних доходностей Facebook, приберіть пропуски та присвойте результат до daily_returns.
Створіть змінну n_obs, що міститиме значення .count() для daily_returns Facebook.
Використайте choice() щоб випадково обрати n_obs значень із daily_returns та присвойте до random_walk.
Перетворіть random_walk на pd.Series і перепrisвойте його самій змінній.
Використайте sns.distplot() щоб побудувати розподіл random_walk.

Кейс: моделювання ціни S&P500

Create Your Free Account