Random walk III
在這個練習中，你會用過去 5 年的 Facebook 股價報酬，完成隨機漫步模擬。你會先從上一題產生的隨機報酬樣本開始，接著用它建立一條隨機的股價路徑。
本練習屬於課程
Manipulating Time Series Data in Python
練習說明
我們已經將 pandas 以 pd 名稱匯入，從 numpy.random 匯入了 choice 與 seed，並將 matplotlib.pyplot 以 plt 名稱匯入。我們把 Facebook 股價載入為變數 fb 中的 pd.DataFrame，而每日 FB 報酬的隨機樣本載入為變數 random_walk 中的 pd.Series。
- 對
fb.price套用.first('D')以選取第一筆 Facebook 價格，指定給start。 - 將
random_walk全部加上 1 並回存到自己，然後把random_walk用.append()接到start後面，指定為random_price。 - 對
random_price套用.cumprod()並回存到自己。 - 將
random_price以欄位名稱random插入到fb中，並繪圖顯示結果。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Select fb start price here
start = ____
# Add 1 to random walk and append to start
random_walk = ____
random_price = ____
# Calculate cumulative product here
random_price = ____
# Insert into fb and plot
fb['random'] = ____