“蒙特卡洛模拟”(Monte Carlo Simulation)的名字起源于摩纳哥的蒙特卡洛赌场,这一名称由斯坦尼斯拉夫·乌拉姆(Stanislaw Ulam)和约翰·冯·诺依曼(John von Neumann)在20世纪40年代提出。二战时期,在曼哈顿计划的研究过程中,乌拉姆发现计算核链式反应等复杂的概率问题(如中子在核材料中的运动)极其困难。
simulated_prices=prices.iloc[-1]*(1+simulations).cumprod(axis=1)# Visualize results plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(simulated_prices.T,alpha=0.1)plt.title('Monte Carlo Simulation for {}'.format(ticker))plt.xlabel('Days')plt.ylabel('Price')plt.show()# Define stock ticker and time p...
importnumpyasnpdefmonte_carlo_simulation(num_trials):# 模拟抛硬币outcomes = np.random.choice(['heads','tails'], size=num_trials)# 计算正面朝上的概率heads_count = np.sum(outcomes =='heads') probability = heads_count / num_trialsreturnprobability# 进行 10000 次模拟num_trials =10000estimated_...
蒙特卡罗模拟方法 (Monte Carlo simulation) 诞生于上个世纪40年代美国的”曼哈顿计划”,名字来源于赌城蒙特卡罗。蒙特卡罗算法从某种意义上而言,就是一种赌博算法。 它是一种基于随机试验和统计计算的数值方法,也称计算机随机模拟方法或统计模拟方法。蒙特卡罗方法的数学基础是概率论中的大数定律和中心极限...
的概率。Monte Carlo simulation:在 的范围内,反复提取随机值,由此获得 的概率。蒙特卡罗算法表示采样越多,越近似最优解。 🔍 百度百科:百科举了个容易理解的例子 举个例子,假如筐里有100个苹果,让我每次闭眼拿1个,挑出最大的。 于是我随机拿1个,再随机拿1个跟它比,留下大的,再随机拿1个……我每拿一次...
蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)是一种概率模型,用于预测可能的结果,其核心思想是通过重复随机抽样来模拟一个或多个随机变量的概率分布。它特别适用于系统或过程中存在不确定性的情况,可以帮助研究者和决策者评估风险和不确定性,并做出更好的决策。在金融领域,蒙特卡罗模拟被用于模拟资产价格的未来走势、评估风险、...
(L=20, J=1, T=10, h=1, steps=10000): """ Monte carlo simulation for 2d ising model ---parameters--- L: size of grid J: exchange constant T: temperature h: strength of external magnetic field steps: steps of Monte carlo simulation """ # create random magnetic system np.random....
plt.title(f"Monte Carlo Simulation of π with {num_samples} Samples") plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() ``` 2.2 代码解析 生成随机点:`np.random.uniform(-1, 1, num_samples)` 用于在 [-1, 1] 区间内生成随机坐标点。
Monte Carlo simulation:在 的范围内,反复提取随机值,由此获得 的概率。蒙特卡罗算法表示采样越多,越近似最优解。 🔍 百度百科:百科举了个容易理解的例子 举个例子,假如筐里有100个苹果,让我每次闭眼拿1个,挑出最大的。 于是我随机拿1个,再随机拿1个跟它比,留下大的,再随机拿1个……我每拿一次,留下的...
英语原文:Monte Carlo Simulation An In-depth Tutorial with Python 翻译:大表哥、wiige 什么是蒙特卡罗模拟? 蒙特卡罗方法是一种使用随机数和概率来解决复杂问题的技术。 蒙特卡罗模拟或概率模拟是一种技术,用于了解金融部门、项目管理、成本和其他预测机器学习模型中风险和不确定性的影响。