随机游走模拟
随机性（Stochastic） 或随机运动在物理学中用于表示粒子和流体的运动，在数学中用于描述分形行为，在金融中用于描述股票市场的波动。
请使用 np.random.normal() 函数，在连续的 T 个交易日内，以固定的日均收益率（mu）和日均波动率（vol）来模拟 USO 原油 ETF 的随机游走。
本练习是课程的一部分
Python 投资组合风险管理入门
练习说明
- 将模拟天数（
T）设为 252，初始股价（S0）设为 10。 - 使用
np.random.normal()计算T个正态随机值，参数传入mu、vol和T，然后给这些值加上 1，并将结果赋给rand_rets。 - 计算随机游走：将
rand_rets.cumprod()与初始股价相乘，并将结果赋给forecasted_values。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Set the simulation parameters
mu = np.mean(StockReturns)
vol = np.std(StockReturns)
T = ____
S0 = ____
# Add one to the random returns
rand_rets = ____ + 1
# Forecasted random walk
forecasted_values = ____
# Plot the random walk
plt.plot(range(0, T), forecasted_values)
plt.show()