Python: Monte Carlo 模拟

Question

我什至不确定如何继续或哪里出错了，我得到了一个大数组

这是说明

创建一个显示 2 级 header 的降价单元格，内容为：“D 部分：Monte Carlo 模拟”。还要在这部分添加一些文本，简要描述您的代码的用途。编写一个名为 monte_carlo 的函数。该函数应接受五个参数：start、rate、vol、days 和 num_runs。该函数应使用循环来生成数量等于 num_runs 的模拟股票运行s。运行s 的特征由参数 start、rate、vol 和 days 提供。下面提供了此功能的详细描述。每次循环执行时，应执行以下步骤：

使用提供的参数模拟运行。将结果数组存储在变量中。
确定股票的最终模拟价格并将其附加到名为 final_prices 的列表中。
确定模拟运行的年产量并将其附加到名为 annual_yields 的列表中。当循环完成执行时，将您构造的两个列表转换为 numpy 数组和 return他们两个。

创建一个降价单元格来说明您将通过运行使用特定种子进行 Monte Carlo 模拟来测试该功能。设置种子为 1，运行一个 Monte Carlo 模拟，由 10,000 个模拟运行组成，当前价格为 200 的股票，预期年度 return 为 10% ，波动率为 0.4。每个运行应该超过 500 天。创建最终价格的直方图。使用 bins=np.arange(0, 1600, 50)，并将边缘颜色设置为黑色。设置尺寸图为 [10,5]。如果您的代码是正确的，您的直方图应该在 200 左右有一个峰值，并且应该有一个向右拖尾的长尾巴。这表明大多数模拟的最终价格都在 200 附近，但也有一些非常大的异常值。

创建一个降价单元格来说明您将要显示模拟最终价格的第 10、25、50、75 和 90 个百分位数。使用 np.percentile 计算为股票生成的模拟运行中最终价格的第 10、25、50、75 和 90 个百分位数。通过创建五行输出来显示结果，每行使用以下格式：__th 百分位数：_____ 将显示百分位数四舍五入到小数点后两位。如果操作正确，您应该得到第 10 个百分位数 118.05 和第 90 个百分位数 505.91。

def monte_carlo(start, rate, vol, days, num_runs):
    final_prices =[]
    annual_yields =[]
    for runs in range(0, num_runs):
        runs = simulate_stock(start, rate, vol, days)
        y = runs[-1]
        final_prices.append(y)
        z = find_yield(runs)
        annual_yields.append(z)
    np.asarray(final_prices)
    np.asarray(annual_yields)
    return final_prices, annual_yields

np.random.seed(1)
final_prices, annual_yields = monte_carlo(200, 0.1, 0.4, 500, 10000)
plt.figure(figsize=[10, 5])
plt.hist(final_prices, bins=np.arange(0, 1600, 50), edgecolor='black')

Answer 1

np.asarray 不会更改原位的值，但 return 是一个结果。您正在将这两个值转换为一个 numpy 数组，然后丢弃结果。所以你想要像

这样的东西

return np.asarray(final_prices), np.asarray(annual_yields)

作为第二个小问题，您使用 runs 作为运行的计数和 simulate_stock 的 return 值。更多的 Pythonic 会写成：

for _ in range(0, num_runs)

因为您并不真正关心它在您的计算中是哪个运行数字。如果您认为以后需要这个值：

for run_number in range(0, num_runs)

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Python: Monte Carlo Simulation

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