Caso práctico: simulación del precio del S&P 500

Manipulación de series temporales en Python

Stefan Jansen

Founder & Lead Data Scientist at Applied Artificial Intelligence

Caminatas aleatorias y simulaciones

  • Los rendimientos diarios son difíciles de predecir
  • Muchos modelos suponen que son aleatorios
  • Numpy permite generar números aleatorios
  • De rendimientos a precios: usa .cumprod()
  • Dos ejemplos:
    • Generar rendimientos aleatorios
    • Rendimientos reales del S&P 500 seleccionados al azar
Manipulación de series temporales en Python

Generar números aleatorios

from numpy.random import normal, seed

from scipy.stats import norm
seed(42)
random_returns = normal(loc=0, scale=0.01, size=1000)
sns.distplot(random_returns, fit=norm, kde=False)

ch3_3_v2 - Case Study - SP500 Simulation.011.png

Manipulación de series temporales en Python

Crear una trayectoria de precios aleatoria

return_series = pd.Series(random_returns)

random_prices = return_series.add(1).cumprod().sub(1)
random_prices.mul(100).plot()

ch3_3_v2 - Case Study - SP500 Simulation.013.png

Manipulación de series temporales en Python

Precios y rendimientos del S&P 500

data = pd.read_csv('sp500.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

data['returns'] = data.SP500.pct_change()
data.plot(subplots=True)

ch3_3_v2 - Case Study - SP500 Simulation.015.png

Manipulación de series temporales en Python

Distribución de rendimientos del S&P

sns.distplot(data.returns.dropna().mul(100), fit=norm)

ch3_3_v2 - Case Study - SP500 Simulation.017.png

Manipulación de series temporales en Python

Generar rendimientos aleatorios del S&P 500

from numpy.random import choice

sample = data.returns.dropna()
n_obs = data.returns.count()
random_walk = choice(sample, size=n_obs)
random_walk = pd.Series(random_walk, index=sample.index)
random_walk.head()
DATE
2007-05-29   -0.008357
2007-05-30    0.003702
2007-05-31   -0.013990
2007-06-01    0.008096
2007-06-04    0.013120
Manipulación de series temporales en Python

Precios aleatorios del S&P 500 (1)

start = data.SP500.first('D')
DATE
2007-05-25    1515.73
Name: SP500, dtype: float64
sp500_random = start.append(random_walk.add(1))

sp500_random.head())
DATE
2007-05-25    1515.730000
2007-05-29       0.998290
2007-05-30       0.995190
2007-05-31       0.997787
2007-06-01       0.983853
dtype: float64
Manipulación de series temporales en Python

Precios aleatorios del S&P 500 (2)

data['SP500_random'] = sp500_random.cumprod()

data[['SP500', 'SP500_random']].plot()

ch3_3_v2 - Case Study - SP500 Simulation.023.png

Manipulación de series temporales en Python

¡Vamos a practicar!

Manipulación de series temporales en Python

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