от
У меня есть очень простой код, написанный для имитации цены акций, предполагающей случайное движение от -2% до 2% в день (это слишком упрощенно, но для демонстрации я решил, что это проще, чем использовать формулу GMB). У меня проблема в том, что это очень медленно, я понимаю, что это потому, что я использую двойные циклы. Из того, что я понимаю, я мог бы использовать векторизацию, но я не могу понять, как. По сути, я создал 100 симуляций, предполагая 256 торговых дней в году, каждый день предыдущая цена акций умножалась на случайное число от 0,98 до 1,02. В настоящее время я делаю это с помощью вложенного цикла for. Как я понимаю, это нехорошо, но, как новичок, мне трудно векторизоваться. Я читал об этом в Интернете, и из того, что я понимаю, в основном, вместо того, чтобы использовать циклы, вы пытались бы преобразовать их в матрицы и использовать умножение матриц, но я не уверен, как применить это здесь. Может кто-то указать мне верное направление?
from numpy import exp, sqrt, log, linspace
from random import gauss
from random import uniform
import pandas as pd


nsims = 100
stpx = 100
days = 256
mainframe = pd.DataFrame(0, index = list(range(1,days)), columns = list(range(1,nsims)))
mainframe.iloc[0] = stpx
for i in range(0, nsims
    

        

Ваш ответ

Отображаемое имя (по желанию):
Конфиденциальность: Ваш электронный адрес будет использоваться только для отправки уведомлений.
Анти-спам проверка:
Чтобы избежать проверки в будущем, пожалуйста войдите или зарегистрируйтесь.
Добро пожаловать на сайт ByNets, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...