Impara Python Facilmente: codice esempio riguardo il moto browniano

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Nel video partiremo dal download dei dati storici di chiusura dal 1° gennaio 2025 a oggi, sfruttando la libreria yfinance, e mostrerò come verificare rapidamente la presenza di eventuali errori o dati mancanti. Successivamente, normalizzeremo la serie storica sottraendo il prezzo iniziale S0, per evidenziare l’andamento relativo delle oscillazioni di mercato. A questo punto introdurremo il concetto di moto browniano semplice: definiremo un passo temporale dt, genereremo incrementi casuali con distribuzione normale e calcoleremo la traiettoria cumulata in più simulazioni parallele. Con pochi comandi in NumPy, mostreremo come replicare cinque possibili scenari di evoluzione del prezzo basati su un modello di diffusione gaussiana, enfatizzando le differenze statistiche tra la realtà del mercato e la semplificazione browniana. Infine, realizzeremo un grafico comparativo con Matplotlib—configurandone stile, dimensioni, etichette e legenda—per mettere a confronto le traiettorie simulate (in azzurro) e la performance reale normalizzata (in rosso). L’obiettivo è fornire una dimostrazione chiara e accessibile delle potenzialità della modellizzazione stocastica applicata ai bond, evidenziandone i limiti e le possibili evoluzioni verso modelli più sofisticati.

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