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。...我们的目标是开发一个蒙特卡罗模拟模型的投资组合优化。参与者将被要求构建和分析由各种资产类别(例如，股票，债券和另类投资)组成的投资组合，以最大化预期回报，同时管理风险。...使我们能够看到资产或公司在最佳表现的投资组合中是如何分配的。 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。...通过这样做，代码提供了对Twitter股票未来价格范围的潜在洞察，这是由蒙特卡洛模拟确定的。 所提供的代码构造了一个直方图来说明从蒙特卡洛模拟中得到的Twitter股票模拟价格的分布。
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）。...蒙特卡罗模拟的核心思想是通过大量重复随机试验，从而近似求解分析解难以获得的复杂问题。它克服了传统数值计算方法的局限性，能够处理非线性、高维、随机等复杂情况。...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。...此外，蒙特卡罗模拟还在机器学习、计算生物学、运筹优化等领域发挥着重要作用。 蒙特卡罗模拟的过程基本上是这样的： 定义模型：首先，需要定义要模拟的系统或过程，包括方程和参数。
p=22862 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。 金融和投资组合风险管理中的VaR？...蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模型是Stanislaw Ulam和John Neumann的心血结晶，他们在第二次世界大战后开发了这个模型。...该模型是以摩纳哥的一个赌博城市命名的，这是因为赌博中存在机会和随机性。 蒙特卡洛模拟是一个概率模型，它使用产生的随机变量与经济因素（期望收益率、波动率），来预测结果。...我们现在使用蒙特卡洛模拟为资产组合生成一组预测收益，找出投资的风险值。...这可以通过将产生的每日收益值与各自股票的最终价格相乘来实现。 ---- 本文摘选《Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）》
简单蒙特卡罗搜索 首先我们看看基于模拟的搜索中比较简单的一种方法：简单蒙特卡罗搜索。 ...简单蒙特卡罗搜索基于一个强化学习模型$M_v$和一个模拟策略$\pi$.在此基础上，对于当前我们要选择动作的状态$S_t$, 对每一个可能采样的动作$a \in A$,都进行$K$轮采样，这样每个动作$...但是假如我们的状态动作数量达到非常大的量级，比如围棋的级别,那么简单蒙特卡罗搜索也太慢了。...同时，由于使用蒙特卡罗法计算其动作价值函数，模拟采样得到的一些中间状态和对应行为的价值就被忽略了，这部分数据能不能利用起来呢？ ...MCTS的原理 MCTS摒弃了简单蒙特卡罗搜索里面对当前状态$S_t$每个动作都要进行K次模拟采样的做法，而是总共对当前状态$S_t$进行K次采样，这样采样到的动作只是动作全集$A$中的一部分。
其理论基础是大数定律，即通过大量重复试验来估计事件发生的频率作为其概率的近似值。 蒙特卡罗方法的基本原理 蒙特卡罗方法的核心思想是利用随机数生成和统计模拟来进行数值计算。...蒙特卡罗方法在数学建模中的具体应用案例非常广泛，以下是一些具体的实例： 蒙特卡罗方法可以用来模拟掷硬币的实验。例如，通过模拟掷硬币5000次，来验证正面向上的概率始终为1/2。...例如，在临床头部实例中，薄模体与厚模体的结果差别很小，但计算速度却大幅提升。 全局计数策略：对于临界计算问题，可以采用基于香农熵序列的在线收敛性诊断方法。...在商业领域，蒙特卡罗模拟程序通过随机生成不确定变量的值来模拟模型，帮助项目实践者制定低、高和最有可能的成本估计以及相关系数。...局限性 精度依赖于模拟次数：蒙特卡罗方法的精度与模拟次数成正比，即需要大量的模拟试验才能获得较高的精度。这在实际应用中可能导致计算时间较长。
p=22862 原文出处：拓端数据部落公众号 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。 金融和投资组合风险管理中的VaR？...蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模型是Stanislaw Ulam和John Neumann的心血结晶，他们在第二次世界大战后开发了这个模型。...该模型是以摩纳哥的一个赌博城市命名的，这是因为赌博中存在机会和随机性。 蒙特卡洛模拟是一个概率模型，它使用产生的随机变量与经济因素（期望收益率、波动率），来预测结果。...我们现在将使用蒙特卡洛模拟为我们的资产组合生成一组预测收益，这将有助于我们找出我们投资的风险值。...对于使用现代投资组合理论（MPT）计算一定数量的投资组合，有助于巩固你对投资组合分析和优化的理解。最后，VaR与蒙特卡洛模拟模型配合使用，也可用于通过股价预测损失和收益。
该方法又称为“蒙特卡洛方法（Monte Carlo method）”，起源于二战时美国研制原子弹的曼哈顿计划，它的发明人中就有大名鼎鼎的冯·诺依曼。...蒙特卡洛方法的名字来源也颇为有趣，相传另一位发明者乌拉姆的叔叔经常在摩洛哥的蒙特卡洛赌场输钱，赌博是一场概率的游戏，故而以概率为基础的统计模拟方法就以这一赌城命名了。...这是一个离散分布，所以使用概率质量函数（PMF）来表示k次成功的概率： 最常见的二项分布就是投硬币问题了，投n次硬币，正面朝上次数就满足该分布。...下面我们使用计算机模拟的方法，产生10000个符合（n，p）的二项分布随机数，相当于进行10000次实验，每次实验投掷了n枚硬币，正面朝上的硬币数就是所产生的随机数。...np.log(weight) plot_pdf_cdf(data=log_weight, xbins=53, xrange=(3,6), xlabel='log weight') 参考资料： 维基百科：蒙特卡罗方法
蒙特卡洛方法的名字来源也颇为有趣，相传另一位发明者乌拉姆的叔叔经常在摩洛哥的蒙特卡洛赌场输钱，赌博是一场概率的游戏，故而以概率为基础的统计模拟方法就以这一赌城命名了。...这是一个离散分布，所以使用概率质量函数（PMF）来表示k次成功的概率： ? 最常见的二项分布就是投硬币问题了，投n次硬币，正面朝上次数就满足该分布。...下面我们使用计算机模拟的方法，产生10000个符合（n，p）的二项分布随机数，相当于进行10000次实验，每次实验投掷了n枚硬币，正面朝上的硬币数就是所产生的随机数。...投10枚硬币，如果正面或反面朝上的概率相同，即p=0.5， 那么出现正面次数的分布符合上图所示的二项分布。该分布左右对称，最有可能的情况是正面出现5次。 但如果这是一枚作假的硬币呢？...---- 参考资料： 维基百科：蒙特卡罗方法 《Think Stats 2》 《统计学》，William Mendenhall著 来源：PPV课大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com
机器之心报道 参与：张倩 喜欢投篮，但总也投不进，真是令人沮丧。游戏里能借助各种方式开挂，现实里行得通吗？国外的一位小哥表示，换个篮板就得了。 ?...也就是说，想做一块百发百中的篮板似乎不太可能。 在这种情况下，Wighton 专门做了一款软件，尽可能多地模拟投篮过程中的可能性。...在软件中将这一过程重复几千万次，使得篮板的形状越来越接近「百发百中」的目标，这就是蒙特卡罗方法的思想，但作者表示，「我不知道蒙特卡罗是谁」。 ?...蒙特卡罗方法是一类广泛的计算算法，它依赖于重复随机抽样来获得数值结果，由 S.M. 乌拉姆和冯 · 诺伊曼首先提出。...冯 · 诺伊曼用驰名世界的赌城——摩纳哥的 Monte Carlo 来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。 蒙特卡罗是一类随机算法，在采样不全时通常不能保证找到最优解，但采样越多，越近似最优解。
----点击标题查阅往期内容Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型左右滑动查看更多01020304随机波动率的经验证据 在定义了波动率的含义之后...事实上，肥尾和波动性聚类是同一枚硬币的两个方面。众所周知，分布的混合，例如根据正态分布分布的价格变化，但具有随机方差，可以复制肥尾。...与随机建模相反的是确定性建模，它每次都为一组特定的输入提供相同的精确结果。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。...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...HMM识别不断变化的股票市场条件R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例用机器学习识别不断变化的股市状况—隐马尔科夫模型(HMM)Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。...数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte Carlo—来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。在这之前，蒙特卡罗方法就已经存在。...1777年，法国数学家布丰（Georges Louis Leclere de Buffon，1707—1788）提出用投针实验的方法求圆周率π。这被认为是蒙特卡罗方法的起源。 ?...用Matlab模拟100万个随机点，结果为0.3328。 3 交通拥堵问题 蒙特卡罗方法不仅可以用于计算，还可以用于模拟系统内部的随机运动。下面的例子模拟单车道的交通堵塞。...）方法简介，by 王晓勇 蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟的一个应用实例
02 PART 蒙特卡洛 蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。...蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城，该法为表明其随机抽样的本质而命名。故适用于对离散系统进行计算仿真试验。...在计算仿真中，通过构造一个和系统性能相近似的概率模型，并在数字计算机上进行随机试验，可以模拟系统的随机特性。...常见的蒙特卡洛方法依赖于随机变量的“随机性”，即未发生的事件无法根据已有信息进行预测，比如抛硬币、掷骰子等。...与常见的蒙特卡洛方法不同的是，伪蒙特卡洛使用了低差异序列(low discrepancy sequence，常见的有halton序列、sobol序列等)，不使用常见的（伪）随机数，其收敛速率更快（记 N
图片什么是蒙特卡罗模拟？根据定义，蒙特卡罗模拟是一种评估特定结果可能性的数学工具。通过使用问题解决和风险评估技术，它可以估算特定结果的风险。该模拟使用多种数据输入，是大多数领域和行业的理想选择。...更重要的是，蒙特卡罗模拟让您深入了解最有可能、最不可能和一般情况的结果。当您有诸如“这项投资会产生高回报吗？”之类的问题或者“这个项目有多贵？”，蒙特卡罗可以计算出近似的预测。如何使用蒙特卡罗模拟？...与大多数六西格玛工具一样，蒙特卡罗在很大程度上取决于您提供的数据。在大多数情况下，数据越多越好。有了额外的数据和多个变量，模拟就更容易为您提供精确的估计。使用此模拟工具时，您正在构建可能结果的模型。...六西格玛和蒙特卡罗尽管蒙特卡罗模拟是大多数专业人士的理想工具，但它并非万无一失。提供错误的数据、不准确的变量或不切实际的范围不会提供最准确的结果。这就是六西格玛发挥作用的地方。...同样，您也有管理为您的项目收集数据的其他六西格玛员工的经验。使用蒙特卡罗时，您应该使用历史结果来创建最真实的测试范围。同样，将您的模拟结果与过去的经验进行比较可以帮助确定您是否正确运行了程序。
前言 科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法，来预测比特币的每日收益，并试图预测至今年年底，比特币的价格最可能达到多少。...在上图你很难分辨两个分布尾巴之间的差异，但是，收益的分布图像会更胖一些 什么是蒙特卡罗模拟？ ? 蒙特卡罗方法（或蒙特卡罗实验）是一种应用很广的计算算法，它依靠重复的随机抽样来获得数值结果。...在运用蒙特卡罗模拟方法预测货币价格时，我们假设资产价格的未来行为与过去的类似，并且我们会随机生成许多类似于过去的未来行为版本——随机游走(random walks)。...假设未来会与过去相似是一个大胆的假设，它可能不是真的，但是我们目前只有这些数据 使用蒙特卡罗方法预测2018年BTC / USD价格 为了在模拟过程中构建每一个随机游走，我们对2010年至今的每日收益数据进行随机抽样...基础货币是美国货币供应中最活跃的部分。它包括票据，硬币和银行存款 而你，是否相信美国可以永远不停地印钱呢？
翻译 | AI 科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna ［AI 科技大本营导读］科技博客作者 Xoel López Barata 正尝试着用简单的蒙特卡罗模拟方法，来预测比特币的每日收益，并试图预测至今年年底...这就意味着极端事件发生的概率比正态分布预测的要高，而且分布也不尽相同，如图所示： 在上图你很难分辨两个分布尾巴之间的差异，但是，收益的分布图像会更胖一些 ▌什么是蒙特卡罗模拟？...蒙特卡罗方法（或蒙特卡罗实验）是一种应用很广的计算算法，它依靠重复的随机抽样来获得数值结果。...在运用蒙特卡罗模拟方法预测货币价格时，我们假设资产价格的未来行为与过去的类似，并且我们会随机生成许多类似于过去的未来行为版本——随机游走(random walks)。...假设未来会与过去相似是一个大胆的假设，它可能不是真的，但是我们目前只有这些数据 ▌使用蒙特卡罗方法预测2018年BTC / USD价格 为了在模拟过程中构建每一个随机游走，我们对2010年至今的每日收益数据进行随机抽样
蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法...1777年，法国数学家布丰提出用投针实验 的方法求圆周率，这被认为是蒙特卡罗方法的起源。 另外，拟蒙特卡洛算法在近几年也获得迅速发展。...拟蒙特卡罗方法就是至于此而提出的，它致力于构造其误差比平均误差显著要好的那种点集， 而其求解形式与蒙特卡罗方法一致，只不过所用的随机数不一样。...而拟蒙特卡罗方法中的具有低偏差的一致分布点集较伪随机数序列更为均匀， 而且用拟蒙特卡罗方法求解得到的是真正的误差，避免了蒙特卡罗方法得到概率误差的缺陷。 ...由此可见用拟蒙特卡罗方法求解问题的关键是如何找到一个均匀散布的点集。
小谈圆周率 圆周率是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比，是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。...小谈蒙特卡罗 蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。...将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。...蒙特卡罗方法有很强的适应性，问题的几何形状的复杂性对它的影响不大。...用蒙特卡罗方法求解圆周率 工程上常用蒙特卡罗方法求解圆周率。
如果有一个模型，可以获得价值函数 或者 的值 动态规划方法 如果可以模拟一个完整的情节 蒙特卡罗方法 如果需要在模拟一个情节中间就要学习策略 时序差分方法 -return用来优化近似方法中的误差...Monte Carlo ES (Exploring Starts) 从一个特定起始点的蒙特卡罗方法。 变成了计算 。...视为蒙特卡罗方法的通用化。蒙特卡罗方法是步数为完成情节的TD算法。 Tabular TD(0) for estimating 计算 的单步TD算法。...之所以叫半梯度递减的原因是TD(0)和n-steps TD计算价值的公式不是精确的（而蒙特卡罗方法是精确的）。...基于蒙特卡罗方法的策略梯度算法。
蒙特卡洛介绍 蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的 发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法...1777年，法国数学家布丰提出用投针实验 的方法求圆周率，这被认为是蒙特卡罗方法的起源。 另外，拟蒙特卡洛算法在近几年也获得迅速发展。...拟蒙特卡罗方法就是至于此而提出的，它致力于构造其误差比平均误差显著要好的那种点集， 而其求解形式与蒙特卡罗方法一致，只不过所用的随机数不一样。...而拟蒙特卡罗方法中的具有低偏差的一致分布点集较伪随机数序列更为均匀， 而且用拟蒙特卡罗方法求解得到的是真正的误差，避免了蒙特卡罗方法得到概率误差的缺陷。...由此可见用拟蒙特卡罗方法求解问题的关键是如何找到一个均匀散布的点集。
本文主要介绍蒙特卡罗模拟算法，以及如何通过Python来模拟问题。 什么是蒙特卡罗（Monte Carlo）方法？...蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是通过使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解...pi = res / n * 4 模拟结果： 3.1572 可以看到，模拟结果和 image.png 还是比较接近的，我们可以通过增大样本点的个数 ，使得这个估计结果更加精确。...按照蒙特卡罗模拟的思想，我们可以计算有多少点落在积分范围内（判断条件高度 image.png ），落在阴影范围内的点数跟所有抽样点数的比值就是所要求的积分值。...接着，通过3个简单的案例讲解了如何使用Python实现蒙特卡罗模拟算法。 说明：本文问题来源于网易云课堂的数据分析师（python）课程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
