蒙特卡罗网知道的请请你介绍一下孙悟空

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村民来去自如,
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。何旋:想知道怎么预测未来么?——你应该了解的蒙特卡洛模拟
我们在很多地方都可以看到蒙特卡洛模拟的身影,预测股价,预测股票的最大损失,预测结构性债券的价格。那么什么是蒙特卡洛模拟呢?蒙特卡洛模拟最牛的地方在哪里呢?
首先介绍一下,蒙特卡洛模拟是一种统计学的方法,它是用来模拟大量数据的。如果你直接看这句话,会被直接干晕掉,啥叫统计学的方法,为啥要模拟大量数据?所以,了解一个陌生问题的第一步就是要问为什么,这符合所有人的思考习惯,我们接下来就来解答大家几个为什么。
第一个为什么:为什么要叫做蒙特卡洛模拟呢?
蒙特卡洛模拟是二战期间,为解决原子弹研制工作中,裂变物质的中子随机扩散问题,美国数学家冯诺伊曼和乌拉姆等提出的一种统计方法,由于当时的工作是保密的,就给这种方法起了一个代号叫蒙特卡洛。蒙特卡洛在摩纳哥,是当时非常著名的一个赌城,赌博的本质就是算概率,所以就用赌城的名字为这种方法命名,而且又容易记忆。如果这种模拟方法再晚出现几年,估计它就会被叫做“拉斯维加斯模拟”或者“澳门模拟”了。
第二个为什么:蒙特卡洛模拟到底是什么?为什么会被用在金融里面?
举个“栗子”,假如说昨晚万科股票的收盘价是10块钱,你想不想知道100天后的万科股价呢?肯定想知道,如果真知道了,那也就不用考CFA/FRM了。怎么知道呢?最简单的想法,如果我能找到一个递推式:
今天的股价=昨天的股价+0.2
或者容许我学术一点,用一点公式,即St=
St-1+0.2,这就表示今天比昨天涨两毛呗,我知道昨天的收盘价,就能知道今天的收盘价,然后就能找到100天之后的收盘价。但是这个递推式太不靠谱了,咱也不用考CFA/FRM了,就去买万科股票就好了,每天涨两毛钱。
不要忘了股票像猴子一样上串下跳的,所以每天还会有一个“惊喜”,我们把这种惊喜叫做股票价格波动。股票价格每天的波动是多大我可不知道,所以是随机的,因此很自然的就能想到这个递推式里还得有一个随机项:
今天的股价=昨天的股价+今天股价波动
数学表示就是St=
St-1+e,e就代表每天股价的波动,它是个随机数,所谓随机数就是取值不确定的数。现在我们只需要用到最好理解的一种统计方法,就是发射随机数的方法,我就可以往前走了。比如最初万科的股价S0=10,如果此时我发射第一个随机数,e1=0.3,那么S1=10.3,我就往前走了一步,我再发射一个随机数e2=-0.4,S2=9.9,按照同样的方法,往前走100步,就可以找到100天之后万科的股价,这样就找到了这100天股价波动的一条路径。好了,那是不是100天之后万科的股价我只用这一条路径就估计到了呢?显然不是,条条大道通罗马,未来有无数可能性,这个路径是模拟出来的,只是未来众多可能性的一种。(这里你需要能看懂《星际穿越》的智商来理解未来的多种可能。)走到这里,大家肯定知道了,只模拟一种可能结果这太不靠谱了,我通过发射随机数的方法随机找到了100天后万科的股价,我就认为这是我的估计,那我的估计也太随意了。所以一条路径不靠谱,那很好办啊,我就用同样的方法模拟出100条、1000条路径出来,比如我模拟了1000条路径,那么我在第100天的时候,拿刀切一下,就会发现有1000个数据,有了这么大量的数据,最简单的,我可以求个平均数,这样估出来的万科的股价还是相对比较靠谱的。当然有了1000个数据,想干嘛都可以,我可以找到这1000个数据的分布,这样就可以考察更多的性质。这种模拟前进路径,目的是为了得到大量数据的方法就是蒙特卡洛模拟。
当然随机数的发射也不是完全无规律的,一般做蒙特卡洛模拟先要根据历史数据的特征假设随机数的分布。比如我们发现股价的波动还是符合最常见的分布的(正态分布),那我们一般假设e也服从正态分布,这样才能告诉计算机怎么发射随机数。
第三个为什么:为什么蒙特卡洛模拟是金融研究里面的创新之举?
蒙特卡洛模拟最伟大的地方在于它把一个社会科学的问题变得像自然科学一样。自然科学,比如化学、物理,最研究的时候最不缺的就是数据,因为你可以把自己关在实验室里,你让那个小车“哐哐哐”撞1万次,你就有1万个数据,变量细微的改变都可以研究的很全面。但是金融这种社会科学没办法做实验,这100天过去了,那么就只有100个数据,100天过去了就不可能再重走一次,因为时间没有办法重来一遍。所以研究金融市场的时候,数据量小、样本小是最大问题,但是蒙特卡洛模拟却可以解决这个问题,你走1000条路径就有1000个数据,走1万条路径就有1万个数据,它就像你关在实验室里做实验一样,可以获得大量样本。
当然,从上面的分析我们也可以看出,它还有一个好处就是并不局限于历史数据,因为它得到的数据都是模拟出来的,并不是历史真实发生的数据,这样分析就可以更加全面一些。比如你只用历史数据做研究,是不可能预测出来会发生次贷危机的,因为历史上从来没有出现过,但是用模拟的方法就可以得到很多历史上并没有出现过的数据,可以做一个更全面的预测。
以上是我们对蒙特卡洛模拟的介绍,当然随着信息技术的发展和分工的全面,我们金融分析师往往不需要自己建模,但是对于模型的原理还是需要有一定的认识,这样才能知道每一个模型不适用的范围,它蕴含的风险在哪里,以便更好的对未来作出预测。
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以上网友发言只代表其个人观点,不代表新浪网的观点或立场。蒙特卡罗网上非常感谢啦_百度知道
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。【销售喜讯】又是一份信任,又是一台网签——中天蒙特卡洛
江西季候风房车露营集团,是江西首家集房车销售/租赁、房车旅游、户外装备、房车露营地投资/建设、及露营地加盟连锁管理为一体的综合户外休闲产业集团公司。
旗下拥有南昌市季候风(房车)汽车有限公司、江西季候风房车露营管理有限公司、季候风RV营地投资有限公司、江西省房车露营俱乐部等专业化子公司和运营团队。
又是一份信任!又是一台网签!种种迹象表明,中国网购汽车的时代已经到来。作为消费升级下的全渠道融合,汽车新零售有望成为未来中国汽车的消费模式。随着新零售项目的推进,原本消费决策周期最长的大件商品汽车(房车),也在线上迎来全新的发展期。
季候风房车以网络展示、网络签单、房车加装、送车服务为客户网签房车四大基本核心要素,提供网购房车一条龙服务。从网络购车到房车加改装再到提车,客户可以享受到足不出户的“淘宝式”购车体验。这种便携省心的网签模式可以说是电商时代造就我们,也同样是我们季候风房车这块金字招牌过硬的质量,优质的服务赢得了顾客的信任。
今日又有一位车友网签了一台中天蒙特卡洛房车,话说最近网签的越来越多,不知道我们的销售经理们是不是有点瑟瑟发抖,考虑一下转行当网络客服怎么样~下面就一起了解一下这款获得“网友”青睐的中天蒙特卡洛房车吧。
中天——蒙特卡洛
在欧洲地中海之滨、法国的东南方,有一个版图很小的国家摩纳哥公国,世人称之为“袖珍之国”、“邮票小国”。“蒙特卡洛”是摩纳哥的一个城市,三面被法国包围,蒙特卡罗海洋博物馆的奇观,格蕾丝王妃的下嫁,都为这个小国增添了许多传奇的色彩……
“蒙特卡洛”房车,名称的由来,也源于此,“蒙特卡洛”是一个紧凑优美适合旅游的精致城市,设计者介绍希望这款车像这座城市一样小巧精悍舒适优美,同时又略带点奢华的气息。设计师想表达的理念、定位,都体现在“蒙特卡洛”这个诗一样的名字里,即:轻巧、精致、品味和舒适。
——外貌结构——
蒙特卡洛房车区别于国内大多数的C型房车,“蒙特卡洛”房车在额头的处理更为流畅,整体额头压低了流线,降低风阻。不得不提的是时电动升降床(选配)的应用,为“蒙特卡洛”房车的流线造型起到至关重要的作用。
“蒙特卡洛”房车是中天首款自动挡车型,得益于底盘AMT的操控,让大部分客户都能轻松驾驭。“蒙特卡洛”房车的推出,使得房车再也不是男人的专属玩具,大部分女性用户也可以操控自如。得益于整车设计的轻量化,“蒙特卡洛”房车的油耗仅为百公里12L左右。驾驶室上方由于采用升降床处理,取消大额头,外部充分体现流线造型,内部则设计出更多的储物隔。
——内饰结构——
“蒙特卡洛”房车在内部家具和配件方面均保持较高的做工水准,一如既往的严谨细致,在主要功能件的使用上,采用进口配件来保障使用功能的稳定性,在内部结构设计上,“蒙特卡洛”房车采用国内保有量最高的经典型格局,前后纵向双人床以及多方位卡座,无论是在行车还是驻车,均能感受到“蒙特卡洛”房车结构的合理性。
整车分为:驾驶室、起居室、双人床、储物仓、洗手间和厨房系统等。功能完善空间利用严谨合理。驾驶室上方由于采用升降床处理,取消大额头,外部充分体现流线造型,内部则设计出更多的储物隔,顶部天窗的运用也保证了整个驾驶室的通透。驾驶室上方的位置是电视机,可供旅途中娱乐。
“蒙特卡洛”房车的起居室由客厅和厨房构成。客厅部分的环形卡座沙发和可折叠升降桌,在白天的时候作为客厅使用,夜间则形成一个尺寸宽敞的儿童床。
——卫生间——
洗手间时由洗手池、座便器和淋浴设备组成,通过水箱和电热水器的配置,完全满足出行中对于洗刷设施的需求。大容量的水箱对于家庭出游和商务旅行完全够用。
——驾驶室——
蒙特卡洛房车采用2.0T涡轮增压柴油发动机,最大扭矩330/N.m,整备质量3100kg,最大总质量3800kg。
蒙特卡洛房车采用上汽大通底盘,手动与自动(AMT)两种变速箱,车长5980mm,可供4-6乘坐。
蒙特卡洛,靓丽时尚的外观,精致高端的内饰,正如花季少女一般,风摆荷叶雨润芭蕉。内部巧妙的格局,使空间得到了很好的运用,三张卧床足以满足一家人的出行需要。配上100L清水箱、120AH的铅酸电池、2000W逆变器让你的旅行更加的舒适随性。
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clear,Tmax=100000;%仿真工作时间M=1000;%时间间隔del_t=Tmax/M;for r=1:M
t(r)=r*del_t;endNS=1000;%仿真次数t1=normrnd(,NS,1);t2=normrnd(,NS,1);t3=exprnd(25000,NS,1);t4=exprnd(20000,NS,1);t5=exprnd(20000,NS,1);t6=normrnd(,NS,1);t7=exprnd(1000,NS,1);t8=exprnd(21500,NS,1);t9=exprnd(21500,NS,1);t10=exprnd(18000,NS,1);T=[t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9,t10];%得到仿真数据NUM=zeros(NS,10);tk=zeros(1,NS);for L=1:NS
tt=T(L,:);
%抽样原始值
ttf=sort(T(L,:));%排序后的抽样值(由小到大)
Z=zeros(1,10);
%将全部基本部件赋予初始值,即将它们置于有效状态
for j=1:10
for i=1:10
if ttf(j)==tt(i)
tk(L)=ttf(j);
PHA=Z(2)+Z(5)*Z(6)+Z(3)+Z(1)+Z(7)*Z(8)+Z(4)+Z(9)*Z(10);
NUM(L,i)=NUM(L,i)+1;
endenddelete=0;for i=1:NS
if tk(i)&Tmax
delete=delete+1;
endenddeta_m=zeros(1,M);for n=1:NS
if tk(n)&=t(1)
deta_m(1)=deta_m(1)+1;
if tk(n)&t(r-1)&&tk(n)&=t(r)
deta_m(r)=deta_m(r)+1;
endendfor r=1:M
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你这个程序解决了没
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