產生隨機漫步
股價的「報酬」常被建模為白噪音，而股價「價格」本身通常遵循隨機漫步。也就是說，今天的價格等於昨天的價格再加上一些隨機雜訊。
你將模擬一檔股票隨時間變動的價格，起始價格為 100，且每天會隨機上漲或下跌一個數值。然後，將模擬出的股價繪圖。若你多次按下「Run Code」按鈕，你會看到多種不同的實現結果。
本練習屬於課程
Python 中的時間序列分析
練習說明
- 使用
np.random.normal()產生平均數為 0、標準差為 1 的 500 個常態分配「步伐」，其中平均數的參數為loc，標準差的參數為scale。 - 模擬股價
P：- 使用 numpy 的
.cumsum()方法對隨機steps進行累加。 - 將
P加上 100，讓起始股價為 100。
- 使用 numpy 的
- 繪製模擬的隨機漫步圖形
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。
# 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()