1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
Connected

Bài tập

Bước ngẫu nhiên II

Trong video trước, bạn đã thấy cách tạo một bước ngẫu nhiên của lợi nhuận bằng cách lấy mẫu từ chính các lợi nhuận thực tế, và cách dùng mẫu ngẫu nhiên này để tạo ra một quỹ đạo giá cổ phiếu ngẫu nhiên.

Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một bước ngẫu nhiên dựa trên chuỗi lợi nhuận lịch sử của cổ phiếu Facebook từ khi IPO đến hết ngày 31/05/2017. Sau đó ở bài tiếp theo bạn sẽ mô phỏng một quỹ đạo giá ngẫu nhiên thay thế.

Hướng dẫn

100 XP

Chúng tôi đã import sẵn pandas là pd, choice và seed từ numpy.random, seaborn là sns, và matplotlib.pyplot là plt. Chúng tôi cũng đã import chuỗi giá cổ phiếu FB kể từ khi IPO vào tháng 5/2012 vào biến fb. Hãy xem nhanh bằng .head().

  • Đặt seed bằng 42.
  • Áp dụng .pct_change() để tạo lợi nhuận hằng ngày của Facebook, loại bỏ giá trị thiếu và gán cho daily_returns.
  • Tạo biến n_obs chứa .count() của daily_returns của Facebook.
  • Dùng choice() để chọn ngẫu nhiên n_obs mẫu từ daily_returns, và gán cho random_walk.
  • Chuyển random_walk thành pd.Series và gán ngược trở lại cho chính nó.
  • Dùng sns.distplot() để vẽ phân phối của random_walk.