python蒙特卡洛模擬預測國債期貨價格

『壹』 蒙特卡洛模擬法的應用范圍,可以進行哪些

蒙特卡洛模擬法的應用領域
蒙特卡洛模擬法的應用領域主要有：
1.直接應用蒙特卡洛模擬:應用大規模的隨機數列來模擬復雜系統，得到某些參數或重要指標。
2.蒙特卡洛積分:利用隨機數列計算積分，維數越高，積分效率越高。
3.MCMC:這是直接應用蒙特卡洛模擬方法的推廣，該方法中隨機數的產生是採用的馬爾科夫鏈形式。

蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過設定隨機過程，反復生成時間序列，計算參數估計量和統計量，進而研究其分布特徵的方法。具體的，當系統中各個單元的可靠性特徵量已知，但系統的可靠性過於復雜，難以建立可靠性預計的精確數學模型或模型太復雜而不便應用時，可用隨機模擬法近似計算出系統可靠性的預計值；隨著模擬次數的增多，其預計精度也逐漸增高。由於涉及到時間序列的反復生成，蒙特卡洛模擬法是以高容量和高速度的計算機為前提條件的，因此只是在近些年才得到廣泛推廣。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬這個術語是二戰時期美國物理學家Metropolis執行曼哈頓計劃的過程中提出來的。
蒙特卡洛模擬方法的原理是當問題或對象本身具有概率特徵時，可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果，根據抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
蒙特卡洛模擬法求解步驟
應用此方法求解工程技術問題可以分為兩類:確定性問題和隨機性問題。
解題步驟如下：
1.根據提出的問題構造一個簡單、適用的概率模型或隨機模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵（如概率、均值和方差等），所構造的模型在主要特徵參量方面要與實際問題或系統相一致
2 .根據模型中各個隨機變數的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。通常先產生均勻分布的隨機數，然後生成服從某一分布的隨機數，方可進行隨機模擬試驗。
3. 根據概率模型的特點和隨機變數的分布特性，設計和選取合適的抽樣方法，並對每個隨機變數進行抽樣（包括直接抽樣、分層抽樣、相關抽樣、重要抽樣等）。
4.按照所建立的模型進行模擬試驗、計算，求出問題的隨機解。
5. 統計分析模擬試驗結果，給出問題的概率解以及解的精度估計。

來源：
http://..com/link?url=QBU52M_ugiFt5IJqz2ucnChRqm2G76zn9_Pei

『貳』 蒙特卡洛預測MATLAB或者Python或者C語言代碼怎麼寫

僅憑這點信息沒人能寫出來的。

『叄』 蒙特卡洛模擬具體步驟是什麼

蒙特卡洛模擬法求解步驟應用此方法求解工程技術問題可以分為兩類:確定性問題和隨機性問題。解題步驟如下：
1.根據提出的問題構造一個簡單、適用的概率模型或隨機模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵（如概率、均值和方差等），所構造的模型在主要特徵參量方面要與實際問題或系統相一致
2 .根據模型中各個隨機變數的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。通常先產生均勻分布的隨機數，然後生成服從某一分布的隨機數，方可進行隨機模擬試驗。
3. 根據概率模型的特點和隨機變數的分布特性，設計和選取合適的抽樣方法，並對每個隨機變數進行抽樣（包括直接抽樣、分層抽樣、相關抽樣、重要抽樣等）。
4.按照所建立的模型進行模擬試驗、計算，求出問題的隨機解。
5. 統計分析模擬試驗結果，給出問題的概率解以及解的精度估計。
在可靠性分析和設計中，用蒙特卡洛模擬法可以確定復雜隨機變數的概率分布和數字特徵，可以通過隨機模擬估算系統和零件的可靠度，也可以模擬隨機過程、尋求系統最優參數等。

『肆』 誰有最小二乘蒙特卡洛方法的美式期權定價python程序代碼

function [c,p]=ucoption(S,X,sigma,r,T,M) sig2=sigma^2; srT=sqrt(T); srTa=sigma*srT; c=0; p=0; for i=1:M ST=S*exp((r-0.5*sig2)*T+srTa*randn); c=c+max(ST-X,0); p=p+max(X-ST,0); end c=c/M; p=p/M; [Call,Put] = blsprice(S, X, r, T, ...

『伍』 如何在matlab中用蒙特卡洛模擬計算歐式期權價格

function [c,p]=ucoption(S,X,sigma,r,T,M)
sig2=sigma^2;
srT=sqrt(T);
srTa=sigma*srT;
c=0;
p=0;
for i=1:M
ST=S*exp((r-0.5*sig2)*T+srTa*randn);
c=c+max(ST-X,0);
p=p+max(X-ST,0);
end
c=c/M;
p=p/M;
[Call,Put] = blsprice(S, X, r, T, sigma);
error=[c,p]-[Call,Put]

%可以試試 [c,p]=ucoption(10,10,0.3,0.05,0.5,10^4*100);

『陸』 蒙特卡洛標准預測方法-蒙特卡洛模擬方法-Excel學習網

此圖說明了確定性的預測……根據我的經驗，這是標准方法。它本質上是在問：“如果我們的銷售量為100，銷售商品的成本為35％，營業費用為45，稅金為25％，我們的利潤將是多少？”
（單擊此處以獲取此工作簿的副本，其中包含本頁上描述的所有蒙特卡洛表和報告。這將使您能夠集中精力於如何使蒙特卡洛方法適應您自己的公司。）
與大多數此類預測不同，該預測在F列中明確說明了其假設。
當然，在現實生活中，每個假設都可能得到單獨的分析和預測的支持。
再次，這種方法的問題在於我們知道預測將是不正確的，因為大多數預測都是不正確的，並且我們無法表達利潤預測可能合理的錯誤程度。
因此，讓我們修復此預測...

『柒』 對歷史股票價格做蒙特卡洛模擬

你先用5年前的數據模擬一下現在股票的價格，看準不準再說吧

『捌』 如何用python的蒙特卡洛模擬生成新的數據

生成1~10的隨機數1000個：
import random
fp = open("test", 'w');
for i in range(1, 1000):
a = random.randint(1,10)
fp.write(str(a)+"\n");
fp.close();

注意：寫入文件的不會在最後寫入，而是重新寫文件。

『玖』 python模擬蒙特卡羅法計算圓周率的近似值

畫一個圓以及與其外切的正方形，在正方形內任取一個點，則它在圓內的概率=圓面積/正方形面積=πr^2/(2r)^2=π/4。所以π近似等於這個概率的4倍。用python多次取正方形內隨機點，判斷是否在圓內，算出這個概率後乘以4，就大致等於π。