开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在R中使用蒙特卡罗模拟股票价格

，可以通过以下步骤实现：

定义模拟参数：包括股票价格的初始值、波动率、无风险利率、时间跨度等。
生成随机数：使用随机数生成函数，如rnorm()，生成符合正态分布的随机数，作为股票价格的波动因子。
计算股票价格路径：根据蒙特卡罗模拟的原理，通过迭代计算，每一步的股票价格等于前一步的价格乘以指数增长率，再乘以波动因子。
重复模拟：重复上述步骤多次，得到多条股票价格路径。
可视化结果：使用R中的绘图函数，如plot()，将模拟得到的股票价格路径可视化，以便分析和观察。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：提供灵活可扩展的云服务器实例，适用于各种计算场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库MySQL版：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务，适用于各种应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云云函数（SCF）：无服务器计算服务，支持事件驱动的函数计算，帮助简化开发和运维工作。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能开发工具和服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、消息通信等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动应用开发平台（MADP）：提供一站式移动应用开发服务，包括应用构建、测试、发布等环节。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/madp
腾讯云对象存储（COS）：提供安全可靠的云端存储服务，适用于各种数据存储和备份需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：提供高性能、可扩展的区块链服务，支持多种区块链框架和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云虚拟专用网络（VPC）：提供安全隔离的虚拟网络环境，用于构建复杂的网络架构和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/vpc

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用蒙特卡罗模拟的投资组合优化

在金融市场中，优化投资组合对于实现风险与回报之间的预期平衡至关重要。蒙特卡罗模拟提供了一个强大的工具来评估不同的资产配置策略及其在不确定市场条件下的潜在结果。...数据我们从Kaggle的找到乐资产价格数据，使用CSV文件进行分析。也可以使用yfinance在固定的时间内(b/w开始和结束日期)获得实时股票价格。...使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。...在蒙特卡罗模拟的前提下，如果方差较小，生成的随机路径将较少微分，如果方差较大，则产生更平坦的曲线，则生成的随机路径将更多。 monte_carlo函数使用蒙特卡罗方法生成指定天数的模拟股票价格。...这段代码通过1000次模拟来预测Twitter的未来价格，从而对Twitter的股票进行蒙特卡洛分析。这些模拟的最终价格存储在“sim”数组中并绘制出来。

5274 0

【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

在不深入细节的情况下，我们根据其历史交易模式进行了蒙特卡罗模拟。在我们的模拟中，进行了 700 次试验。如果我们再次运行它，我们会得到不同的结果——尽管差异很可能会缩小。...因此，蒙特卡罗模拟得出以下 VaR 类型的结论：在 99% 的置信度下，我们预计在任何给定月份的损失不会超过 5%。风险价值 (VaR) 的优势1....模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型R语言BUGS.../JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样R语言使用蒙特卡洛模拟进行正态性检验及可视化R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数NBA体育决策中的数据挖掘分析：线性模型和蒙特卡罗模拟.../ GARCH模型分析股票价格R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列

1.1K0 0

R语言中进行期权定价的Heston随机波动率模型

p=12111 在本文中，我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型。相关视频 Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。...它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。...我们在15年中使用100000个模拟，每个月进行一次。...我们看到这三个期权的蒙特卡洛价格与使用函数（直接使用公式来计算价格）计算出的价格相当接近。...---- 点击标题查阅往期内容 r语言二元期权barrier option实现案例 R语言Black Scholes和Cox-Ross-Rubinstein期权定价模型案例 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法

3022 0

用于时间序列概率预测的蒙特卡罗模拟

蒙特卡罗模拟这个名称源自于摩纳哥王国的蒙特卡罗城市，这里曾经是世界著名的赌博天堂。在20世纪40年代，著名科学家乌拉姆和冯·诺依曼参与了曼哈顿计划，他们需要解决与核反应堆中子行为相关的复杂数学问题。...他们受到了赌场中掷骰子的启发，设想用随机数来模拟中子在反应堆中的扩散过程，并将这种基于随机抽样的计算方法命名为"蒙特卡罗模拟"（Monte Carlo simulation）。...随着计算机性能的飞速发展，蒙特卡罗模拟的应用范围也在不断扩展。在金融领域，蒙特卡罗模拟被广泛用于定价衍生品、管理投资组合风险、预测市场波动等。...在工程设计中，它可以模拟材料力学性能、流体动力学等复杂物理过程。在物理学研究中，从粒子物理到天体物理，都可以借助蒙特卡罗模拟进行探索。...模拟价格范围为100美元至500美元。使用高斯分布的蒙特卡罗模拟假设我们想知道90%情况下（5%到95%）出现的"正常"价格范围，可以使用量化方法得到上限和下限，从而评估超出这些极端价格。

2241 0

Python + 蒙特卡洛 = 股市神器！

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。...在股票市场中，蒙特卡洛方法可以用于模拟股票价格的波动，计算期权的价格和风险价值，分析投资组合的收益和风险，以及进行预测和决策。...因此，蒙特卡洛方法是股票市场中的一种有效的工具，但它也有一些局限性和假设，比如对股票价格的随机过程的选择，对随机数的生成和抽样的质量，以及对模拟结果的统计分析和解释。

5101 1

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

p=27099最近我们被客户要求撰写关于模拟股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。...这是使用 Python 中的几个函数完成的，并使用迭代设置将后续股票价格建模为马尔可夫链，给定初始起始价格 S0。...假设此项目中使用了以下变量和符号列表：S0 - 初始股票价格St - 时间的股票价格，tμ - 在特定时间段内平均的股票收益（漂移）率σ - 在特定时间段内平均的股票波动率（标准差）dt - 模拟的时间步长...本文选自《PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据》。...点击标题查阅往期内容R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析python中的copula：Frank、Clayton

1.1K0 0

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

p=27099 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡罗的研究报告，包括一些图形和统计输出。金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。...这是使用 Python 中的几个函数完成的，并使用迭代设置将后续股票价格建模为马尔可夫链，给定初始起始价格 S0。...两年期末的预期价格 St 预计在 98.6 左右。两年年化收益率为 μ=0.13，这是使用雅虎财经历史记录生成的价格列表计算得出的。两年年化波动率也从价格中获得，σ=0.05。...股票价格的模拟结果和真实价值在 5% 的误差范围内相似。...---- 本文选自《PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据》。

7821 1

R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据

在本节中，我们将使用该包来估计上一节中模拟多变量序列的参数。...GO-GARCH在GO-GARCH模型中，我们对构建协方差矩阵的正交分解感兴趣模拟给出的矩阵M由下式给出：我们将得到：gog.rt<-t(M%*%t(bt))gogarchrmgarch让我们首先指定流程参数...收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率R语言中的时间序列分析模型.../ GARCH模型分析股票价格R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列...，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

1.3K0 0

R语言布朗运动模拟股市、物种进化树状图、二项分布可视化

$tip.label) 在现实中，布朗运动的大部分模拟使用连续的而不是离散的时间进行。...tree <- sim.history(tree, Q, anc = "1") PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据...点击标题查阅往期内容 R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析 python中的copula：Frank...R语言GARCH-DCC模型和DCC（MVT）建模估计 Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率...模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

1773 0

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

在这里，我们使用数据集来演示使用 rugarch 包中可用的函数和方法对 GARCH 进行建模。...点击标题查阅往期内容 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（...Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测...matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行...R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch

1.2K0 0

R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

在这里，我们使用数据集来演示使用 rugarch 包中可用的函数和方法对 GARCH 进行建模。...点击标题查阅往期内容R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（多元...使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测matlab...实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH...模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析GARCH（

6080 0

R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较|附代码数据

在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。...d是非整数的情况下，则可以如下操作在R中，我们编程探索HAR-RV和HAR-RV-CJ模型。...Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测...matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型 Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计

7020 0

R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较|附代码数据

我们从在R中拟合APARCH开始：可以看出ARCH效应是显而易见的我们可以得到模型的系数，以及误差分析为了进一步分析模型，我们分析了QQ图中的正态性残差。...GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测matlab实现...MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH...模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析GARCH（...马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计

6520 0

PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

p=27099 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。...这是使用 Python 中的几个函数完成的，并使用迭代设置将后续股票价格建模为马尔可夫链，给定初始起始价格 S0。...假设此项目中使用了以下变量和符号列表： S0 - 初始股票价格 St - 时间的股票价格，t μ - 在特定时间段内平均的股票收益（漂移）率 σ - 在特定时间段内平均的股票波动率（标准差） dt -...两年期末的预期价格 St 预计在 98.6 左右。两年年化收益率为 μ=0.13，这是使用雅虎财经历史记录生成的价格列表计算得出的。两年年化波动率也从价格中获得，σ=0.05。...股票价格的模拟结果和真实价值在 5% 的误差范围内相似。本文选自《PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据》。

1.3K3 0

【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享|附代码数据

蒙特卡洛模拟是随机模型的一个例子。它可以根据单个股票收益的概率分布来模拟投资组合的表现。相关视频**拓端，赞26了解随机建模：恒定与可变要理解随机建模的概念，将其与相反的确定性建模进行比较会有所帮助。...该模型使用波动率或多或少是随机的假设，并具有以下区别于其他随机波动率模型的特征：它考虑了资产价格与其波动性之间的相关性。它将波动理解为回归均值。它不要求股票价格遵循对数正态概率分布。...Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计R语言隐马尔可夫模型...R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型

6651 0

【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

最后一种方法是进行蒙特卡罗模拟。该技术使用计算模型来模拟数百或数千次可能迭代的期望收益。历史方法历史方法只是重新组织实际的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。...在不深入细节的情况下，我们根据其历史交易模式进行了蒙特卡罗模拟。在我们的模拟中，进行了 700 次试验。如果我们再次运行它，我们会得到不同的结果——尽管差异很可能会缩小。...因此，蒙特卡罗模拟得出以下 VaR 类型的结论：在 99% 的置信度下，我们预计在任何给定月份的损失不会超过 5%。风险价值 (VaR) 的优势 1....我使用的时间是1440（一天中的分钟数），模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%的置信区间。...本文选自《Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）》。

6000 0

【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

视频：风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例 ** 拓端，赞15 风险管理人员使用 VaR 来衡量和控制风险暴露水平。...最后一种方法是进行蒙特卡罗模拟。该技术使用计算模型来模拟数百或数千次可能迭代的期望收益。历史方法历史方法只是重新组织实际的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。...在不深入细节的情况下，我们根据其历史交易模式进行了蒙特卡罗模拟。在我们的模拟中，进行了 700 次试验。如果我们再次运行它，我们会得到不同的结果——尽管差异很可能会缩小。...因此，蒙特卡罗模拟得出以下 VaR 类型的结论：在 99% 的置信度下，我们预计在任何给定月份的损失不会超过 5%。风险价值 (VaR) 的优势 1....我使用的时间是1440（一天中的分钟数），模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%的置信区间。

3760 0

R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据

----点击标题查阅往期内容R语言连续时间马尔科夫链模拟案例 Markov Chains左右滑动查看更多01020304自我激发性在时间标记 2 之前的前四个事件中是可见的。...波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率R语言ARMA-EGARCH...模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用...R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较matlab估计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析R语言极值推断...：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法R语言中实现马尔可夫链蒙特卡罗MCMC模型matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching

1.4K3 0

【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

最后一种方法是进行蒙特卡罗模拟。该技术使用计算模型来模拟数百或数千次可能迭代的期望收益。历史方法历史方法只是重新组织实际的历史收益，将它们从最差到最好的顺序排列。...在不深入细节的情况下，我们根据其历史交易模式进行了蒙特卡罗模拟。在我们的模拟中，进行了 700 次试验。如果我们再次运行它，我们会得到不同的结果——尽管差异很可能会缩小。...因此，蒙特卡罗模拟得出以下 VaR 类型的结论：在 99% 的置信度下，我们预计在任何给定月份的损失不会超过 5%。风险价值 (VaR) 的优势 1....如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险？...我使用的时间是1440（一天中的分钟数），模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%的置信区间。

3370 0

蒙特卡洛 VS 自举法 | 在投资组合中的应用（附代码）

最后，我们看下使用参数化的蒙特卡罗方法，之后我们可以快速比较各种方法之间的结果。如前所述，参数化的蒙特卡罗方法涉及使用基础总体的特征来生成随机样本的值。...现在让我们最终运行蒙特卡罗模拟方法，但这次从每个单独的资产分布中创建随机样本，然后构建我们的投资组合，看看结果是否有任何差异。 ?...使用“functools”库中的“reduce”函数将DataFrame值加在一起（顺便说一句，对于这样的大型库，加载的函数非常有用，绝对值得一试）。 ? 最后，我们绘制了蒙特卡罗组合值模拟结果。...然后，当运行蒙特卡罗模拟时，输入的参数是在具有隐含内置的相关关系的历史价格序列上计算的。因此，该方法DID捕获了相关性的影响。但是，对于方法4，我们未能正确地模拟资产之间的相关性。...对于每个资产单独的蒙特卡罗模拟都使用基于完全相互独立的计算值计算的参数。一项资产的均值和标准差的计算是在“真空”中进行的，在某种程度上，完全独立于其他资产。

3.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭