Python + 蒙特卡洛 = 股市神器！

测试开发技术

发布于 2024-02-21 13:47:45

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最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！

蒙特卡罗模拟是一种强大的统计技术，可以应用于金融领域，对金融资产（如股票）的行为进行模拟建模。在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现蒙特卡罗模拟，以预测股票市场未来可能出现的情况。我们将使用从雅虎财经和库下载的历史数据。

蒙特卡罗模拟以摩纳哥的蒙特卡洛赌场命名，该赌场以其机会游戏而闻名。蒙特卡罗模拟基于生成多个随机场景来模拟系统的可变性。在金融环境中，我们可以使用这种技术来模拟股票的未来表现、风险评估、期权定价和预测未来资产价格。

我们将使用该库从Yahoo Finance下载历史数据。我们定义了一个函数来获取调整后的收盘价数据。yfinanceget_yahoo_data

import yfinance as yf
def get_yahoo_data(ticker, start, end):
    data = yf.download(ticker, start=start, end=end)
    return data['Adj Close']
接下来，我们定义一个将执行模拟的函数。我们将使用历史每日回报来计算均值和标准差。然后，我们将基于正态分布生成随机数，以模拟多个未来价格路径。monte_carlo_simulation

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def monte_carlo_simulation(ticker, start, end, num_simulations):
    # Get historical data
    prices = get_yahoo_data(ticker, start, end)

    # Calculate daily returns
    daily_returns = prices.pct_change().dropna()

    # Calculate mean and standard deviation of daily returns
    mean_return = daily_returns.mean()
    std_dev = daily_returns.std()

    # Generate random numbers based on normal distribution
    simulations = np.random.normal(loc=mean_return, scale=std_dev, size=(num_simulations, len(prices)))

    # Calculate simulated prices
    simulated_prices = prices.iloc[-1] * (1 + simulations).cumprod(axis=1)

    # Visualize results
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(simulated_prices.T, alpha=0.1)
    plt.title('Monte Carlo Simulation for {}'.format(ticker))
    plt.xlabel('Days')
    plt.ylabel('Price')
    plt.show()

# Define stock ticker and time period
ticker = '^MXX'
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2024-01-25'

# Number of simulations
num_simulations = 10000

# Perform Monte Carlo simulation
monte_carlo_simulation(ticker, start_date, end_date, num_simulations)