下图给出了均匀分布(Uniform Distribution)的概率密度函数和累积分布函数(来自Uniform distribution (continuous))。 均匀分布:PDF vs. CDF 均匀分布就是在所有取值点上取值概率都一样的分布函数。在python中对均匀分布抽样,可以先用下式取一个(0,1)之间的随机数,然后映射到(a,b)之间。 x
从Python代码到上面的伪代码的映射应该相对直观 - 但需要做一个重要的补充,即在更新策略之前进行相等性检查:在生成情节时可能没有遇到非零奖励,所以策略更新最初会在缺乏信息的情况下最大化某个动作。 无探索性启动的Monte Carlo控制 上面我们已经看到了一个基于ES假设的初始MC控制方法。但这种方法在实际应用中存在...
从Python代码到上面的伪代码的映射应该相对直观 - 但需要做一个重要的补充,即在更新策略之前进行相等性检查:在生成情节时可能没有遇到非零奖励,所以策略更新最初会在缺乏信息的情况下最大化某个动作。 无探索性启动的Monte Carlo控制 上面我们已经看到了一个基于ES假设的...
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。 在Python中计算VaR 我们将首先通过导入所需的库和函数 #导入所有需要的库import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd 为了我们项目的目的,我考虑了过去两年的 股票。 for i in range(...
Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究|附代码数据 最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,188个国家基于这19个社会经济指标聚集在一起,使用Python实现的蒙特卡罗K-Means聚类算法。通过将类似国家分组在一起并对其进行概括,聚类可以减少发现有吸引力投资机会所需的工作量...
PYTHON代码 - 目标函数 ClusteringQuality类测量给定输入模式的聚类的质量。 聚类理论 - 聚类中的蒙特卡罗方法 K-Means聚类算法的两个最大问题是: 它对质心的随机初始化很敏感 初始化的质心数,k 由于这些原因,K-means聚类算法经常重启多次。因为初始化(通常)是随机的,所以我们基本上对质心的随机高维起始位置进行采样...
在Python中使用Monte Carlo进行拟合是一种统计模拟方法,用于估计未知参数的分布。Monte Carlo方法通过生成大量的随机样本,并根据这些样本进行计算和模拟,来近似求解复杂的数学问题。...
Rejection Method可以认为是从概率密度函数(Probability density function,pdf)的定义出发构造的一种比较高效的采样方法。 假设p(x)p(x)为一pdf,由定义可知,xx落在[x0,x0+Δx][x0,x0+Δx]区间的概率即为p(x)p(x)在该区间下覆盖的面积。所以,如果我们能得到一个在p(x)p(x)覆盖的面积(记做PP)内的...
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? VaR是 "风险价值 "的缩写,是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具。风险值是为公司的投资而计算的,也可能是为检查银行或公司所管理的投资组合的风险水平。
Python蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟计算投资组合的风险价值(VaR),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?VaR是"风险价值"的缩写,是许多公司和银行用来确定其公司内部金融风险水平的工具