取1000个随机样本,每个样本有两个数值:一个是证券的成本(5.5元到7.5元之间的均匀分布),另一个是当前市场状态(冷清、活跃、温和,各有三分之一可能)。 模拟计算得到,平均净利润为92, 427美元。 Introduction To Monte Carlo Methods,by Alex Woods Monte Carlo Simulation Tutorial 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介,by...
对于给定次数的试验,值的跳跃量与近似误差有关。 除了知道必须模拟多少迭代以获得精确近似之外,知道给定近似可以偏离多少也是重要的。 我们可以通过反复运行相同迭代次数的模拟来观察这一点。 tils <- 4 * sply(rep(6,100), g) e <- 1/sqt(10^6) ma(trils) leth(trals[bs(rils - pi)/pi <= e]) ...
当近似值随着迭代次数的增加而提高时,这被称为数值稳定性。 绘制理论极限和实际误差表明,使用足够的条件,两个似乎收敛。 ot(ks, 1/st(10^ks), ye='l') lis(ks, as(1/3 - a),) 然而,试图在抽象中回答这一点是一个错误。 对精度的需求是具体情况,因此没有固定的规则可以遵循。 它类似于病例特异性的...
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)》。 R语言风险价值VaR(Value at Risk)和损失期望值ES(Expected shortfall)的估计R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测GARCH(1,1),MA以及历史模拟法的VaR比较matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstra...
蒙特卡罗方法的常见用途是用于模拟。 不是近似函数或数字,目标是基于模拟通过过程的多个路径来理解结果的分布或集合。 正如Grinstead&Snell所描述的,一个简单的模拟是多次掷硬币。 这里我们使用均匀分布并将实值输出转换为集合 left {-1,1 right }。 (样本函数可以直接做到这一点,但这是更多的说明。) ...
蒙特卡罗方法的常见用途是用于模拟。 不是近似函数或数字,目标是基于模拟通过过程的多个路径来理解结果的分布或集合。 正如Grinstead&Snell所描述的,一个简单的模拟是多次掷硬币。 这里我们使用均匀分布并将实值输出转换为集合 left {-1,1 right }。 (样本函数可以直接做到这一点,但这是更多的说明。) ...
第一种是历史方法,它着眼于一个人之前的收益历史。 第二种是方差-协方差法。这种方法假设收益和损失是正态分布的。 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。然后从风险的角度假设历...
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法描述错误的是? 其他选项中,有一个是错的可以用蒙特卡罗方法去模拟人口数量,比如当前执行的单独二胎政策的实施,对人口规模的影响等。举一个例子来直观地了解蒙特卡罗方法:假如我们要计算一个不规则图形的面积,这个图形越不规则,就越不容易精确地计算出它的面积,这个时候就可以用 上蒙特卡罗...
蒙特卡罗方法的常见用途是用于模拟。 不是近似函数或数字,目标是基于模拟通过过程的多个路径来理解结果的分布或集合。 正如Grinstead&Snell所描述的,一个简单的模拟是多次掷硬币。 这里我们使用均匀分布并将实值输出转换为集合 left {-1,1 right }。 (样本函数可以直接做到这一点,但这是更多的说明。) r <- ruif...
蒙特卡罗方法的常见用途是用于模拟。 不是近似函数或数字,目标是基于模拟通过过程的多个路径来理解结果的分布或集合。 正如Grinstead&Snell所描述的,一个简单的模拟是多次掷硬币。 这里我们使用均匀分布并将实值输出转换为集合 left {-1,1 right }。 (样本函数可以直接做到这一点,但这是更多的说明。) ...