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我想使用模拟返回来模拟一系列股票价格。例如，我将初始股票价格设置为 70 美元，并创建了一个具有 10 个返回期的 Pandas 系列:
returns = pd.Series([1.01,1.02,1.03,1.01,0.99,0.98,1.07,0.99,1.03,1.03])
如何获得包含 10 个周期的一系列股票价格？
(第一个价格数据应该是初始股价(70)* 1.01；第二个应该是70 * 1.01 * 1.02；第三个应该是...直到20日.)
initial stock price = 70
returns = pd.Series([1.01,1.02,1.03,1.01,0.99,0.98,1.07,0.99,1.03,1.03])
最佳答案
IIUC，使用cumprod :
initial_stock_price = 70
returns = pd.Series([1.01,1.02,1.03,1.01,0.99,0.98,1.07,0.99,1.03,1.03])
returns.cumprod() * initial_stock_price
输出:
0 70.700000
1 72.114000
2 74.277420
3 75.020194
4 74.269992
5 72.784592
6 77.879514
7 77.100719
8 79.413740
9 81.796153
dtype: float64
关于python - 如何使用模拟 yield 计算一系列股票价格？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56566654/