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。...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。...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。...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）。...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。...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？...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。...sigma = pre.std() price=price.dot(sh_wt) #计算加权值 在计算了投资组合的期望收益和波动率（期望收益的标准差）后，我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...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。...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。 ...，我们可以基于蒙特卡罗法来计算其动作价值函数并选择最优的动作了。...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。...在MCTS中，基于一个强化学习模型$M_v$和一个模拟策略$\pi$，当前状态$S_t$对应的完整的状态序列(episode)是这样的：$$\{S_t,A_t^k, R_{t+1}^k,S_{t+1}^
因此，我们可以从我们所有投资组合成分的历史回报率序列中生成多个随机抽样（替换），然后相应地对它们进行加权，最终将加权回报相加并将相应的输出记录为我们的自举法的（Bootstrapped） “投资组合回报...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。...要说明为什么我们的最后一个情节和最后一个模拟方法（对成分资产进行参数蒙特卡罗模拟然后加权并求和以表示我们的投资组合）导致更窄范围的结束值，这有许多要解释。...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。
蒙特卡罗法（Monte Carlo method），也称为统计模拟方法（statistical simulation method），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法 马尔可夫链蒙特卡罗法...（Markov Chain Monte Carlo，MCMC），则是以马尔可夫链（Markov chain）为概率模型的蒙特卡罗法 马尔可夫链蒙特卡罗法 构建 一个马尔可夫链，使其平稳分布就是要进行抽样的分布...，首先基于该马尔可夫链进行随机游走，产生样本的序列，之后使用该平稳分布的样本进行近似数值计算 马尔可夫链蒙特卡罗法被应用于概率分布的估计、定积分的近似计算、最优化问题的近似求解等问题，特别是被应用于统计学习中概率模型的学习与推理...蒙特卡罗法 核心思想：随机抽样（直接抽样法、接受-拒绝抽样法、重要性抽样法 等） 可用于数学期望估计、积分近似计算 一般的蒙特卡罗法中的抽样样本是独立的，而马尔可夫链蒙特卡罗法中的抽样样本不是独立的，样本序列形成马尔科夫链...马尔可夫链蒙特卡罗法 常用的马尔可夫链蒙特卡罗法 有Metropolis-Hastings算法、吉布斯抽样。
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。...sigma = pre.std()price=price.dot(sh_wt) #计算加权值 在计算了投资组合的期望收益和波动率（期望收益的标准差）后，我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...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...案例1: image.png 的计算 如何使用蒙特卡罗方法计算圆周率 image.png ？...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。
那么，什么是马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法？简短的回答是： MCMC 方法用于通过概率空间中的随机抽样来近似感兴趣参数的后验分布。 在这篇文章中，我将解释这个简短的答案。 首先，一些术语。...MCMC 方法 MCMC 方法允许我们估计后验分布的形状，以防我们无法直接计算它。回想一下，MCMC 代表马尔可夫链蒙特卡罗方法。为了理解它们是如何工作的，我将介绍蒙特卡罗模拟。...蒙特卡罗模拟只是一种通过重复生成随机数来估计固定参数的方法。通过获取生成的随机数并对它们进行一些计算，蒙特卡洛模拟提供了一个参数的近似值。...对于只有 20 个随机点的蒙特卡洛模拟来说还不错。 蒙特卡罗模拟不仅用于估计困难形状的区域。通过生成大量随机数，它们可用于对非常复杂的过程进行建模。...有了蒙特卡罗模拟和马尔可夫链的一些知识，我希望对 MCMC 方法如何工作的无数学解释非常直观。
第19章 马尔可夫链蒙特卡罗法 本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广 备注：代码都可以在github中下载。...蒙特卡罗法是通过基于概率模型的抽样进行数值近似计算的方法，蒙特卡罗法可以用于概率分布的抽样、概率分布数学期望的估计、定积分的近似计算。 随机抽样是蒙特卡罗法的一种应用，有直接抽样法、接受拒绝抽样法等。...image.png image.png image.png image.png 蒙特卡洛法（Monte Carlo method) ， 也称为统计模拟方法 (statistical simulation...马尔可夫链蒙特卡罗法被应用于概率分布的估计、定积分的近似计算、最优化问题的近似求解等问题，特别是被应用于统计学习中概率模型的学习 与推理，是重要的统计学习计算方法。...一般的蒙特卡罗法有直接抽样法、接受-拒绝抽样法、 重要性抽样法等。
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...100,000条随机游走中200条的线性图 这张图提供的信息有限，因为一些随机游走的指数增长使得图的y尺度变大，而大多数随机游走在蓝色随机游走之下就结束了。
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。...借助计算机技术，蒙特卡罗方法实现了两大优点： 一是简单，省却了繁复的数学报导和演算过程，使得一般人也能够理解和掌握； 二是快速。简单和快速，是蒙特卡罗方法在现代项目管理中获得应用的技术基础。...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。
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
为了对博弈状态进行预判，AlphaGo 使用蒙特卡罗树搜索(MCTS)——通过对搜索路径的随机抽样来扩展搜索树来分析最可能赢的选项。...在博弈游戏中，MCTS 的应用是基于各种玩法，通过随机选择的方式来玩到最后。每一次的结果都被用来对博弈树的节点进行加权，这样更好的节点更有可能在之后的博弈中被选择。...强化学习与监督学习策略对决取胜率高达 80% ，与 Pachi 获胜率为 85% ，Pachi 是一个基于蒙特卡罗树搜索法的人工智能，在 KGS 业余段位排名第二。...经过训练的价值函数比使用走棋策略的蒙特卡罗更精确，它的单次计算也与使用强化学习的蒙特卡罗的计算更相似(但计算量会少 15000 次)。...策略和价值网络搜索 AlphaGo 在蒙特卡罗搜索树中使用了策略和价值网络的组合。游戏树在模拟中被搜索，由以下阶段组成: ?
你的MDP是有限的吗？ 好消息是，蒙特卡罗方法能解决以上问题！蒙特卡罗是一种估计复杂的概率分布的经典方法。本文部分内容取自Sutton的经典教材《强化学习》，并提供了额外的解释和例子。...初探蒙特卡罗 蒙特卡罗模拟以摩纳哥的著名赌场命名，因为机会和随机结果是建模技术的核心，它们与轮盘赌，骰子和老虎机等游戏非常相似。...相比于动态规划，蒙特卡罗方法以一种全新的方式看待问题，它提出了这个问题：我需要从环境中拿走多少样本去鉴别好的策略和坏的策略？...我们完全可以用期望来表示最初的和： 这又一次将减少我们估计量的偏差。 Python中的在线策略模型 因为蒙特卡罗方法通常都是相似的结构。...我在Python中创建了一个离散蒙特卡罗类，可以用来插入和运行。
01 PART 算法介绍 期望：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。...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。...在计算机中，常见的随机数是由一系列确定性算法进行生成的，通常称之为伪随机数(pseudo random number)。
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。...sigma = pre.std()price=price.dot(sh_wt) #计算加权值在计算了投资组合的期望收益和波动率（期望收益的标准差）后，我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...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...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）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
分位数回归相对于蒙特卡罗模拟具有哪些优势呢？首先，分位数回归直接估计给定预测因子的响应变量的条件量值。这意味着，它不像蒙特卡罗模拟那样产生大量可能的结果，而是提供了响应变量分布的特定量级的估计值。...相比之下，蒙特卡罗模拟依赖于为输入变量指定概率分布，并根据随机抽样生成结果。 NeuralProphet提供两种统计技术：(1) 分位数回归和 (2)保形分位数回归。...图 (E)：分位数预测 预测区间和置信区间的区别 预测区间和置信区间在流行趋势中很有帮助，因为它们可以量化不确定性。它们的目标、计算方法和应用是不同的。下面我将用回归来解释两者的区别。...在图(F)中，我在左边画出了线性回归，在右边画出了分位数回归。...系数的变化会影响预测的条件均值 Y。 在分位数回归中，你可以选择依赖变量的不同量级来估计回归系数，通常是最小化绝对偏差的加权和，而不是使用OLS方法。
随着计算机的出现，数学家找到了另类求解π的另类方法：蒙特卡罗（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法。...这就是蒙特卡罗方法的基本思想。...应用蒙特卡罗方法求解 的基本步骤如下： 随机向单位正方形和圆结构，抛洒大量“飞镖”点 计算每个点到圆心的距离从而判断该点在圆内或者圆外 用圆内的点数除以总点数就是 /4值。...利用 蒙特卡罗（Monte Carlo）方法 计算圆周率 的值： import random dot = 0 dots = int(input('请输入要抛洒的飞镖数：')) for i...in range(dots): x, y = random.random(), random.random() r = (x**2 + y**2)**0.5 if r <= 1:
同理，篮球击在篮板上的可能性似乎也有无数种，每次角度、速度、在篮板上的落点变化都会产生一种新的轨迹。作为一个娱乐项目，把每种可能都模拟出来显然是不现实的。...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。
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