Python 金融数据分析：随机数（二）

课程简介

本节为 Python 金融数据分析基础课程，将重点介绍使用 Numpy 生成随机数的方法，此外，也对随机数在金融方面的应用也进行了说明。建议初学者认真学习本节内容，已经掌握 numpy.random 的读者可以直接跳转至第二小节。

学习目标

通过学习本节内容，希望读者掌握：

用 Numpy 生成不同分布的伪随机数，主要包括均匀分布、正太分布、直方分布和泊松分布。

用生成的随机数模拟随机变量、随机过程和进行方差缩减，主要包括几何布朗运动、平方根扩散、随机波动模型和跳跃扩散模型。

用生成的随机数对欧式期权和美式期权进行估值，主要使用蒙特卡洛估计方法。

用随机数建立模型进行风险测度，主要是测度风险价值和进行信用价值调整。

三、估值

1、欧式期权