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演習

モンテカルロ・シミュレーション

モンテカルロ・シミュレーションは、さまざまな可能性をモデル化するために使われます。

モンテカルロ法には多くの実装方法がありますが、いずれも共通して、あるモデルの多数のランダムなバリエーションを生成し、取りうる経路の広い分布を分析できるようにします。これにより、十分な過去データがなくても、サンプリング可能な包括的な予測分布を構築できます。

USO 原油 ETF について、100 本のモンテカルロ・シミュレーションを生成してください。

パラメータ mu、vol、T、S0 は前の演習で用意されています。

指示

100 XP
  • range() 関数を使って、0 から 100（100 は含まない）までループします。
  • 各イテレーションで plt.plot() 関数を呼び出し、最初の引数に T の範囲（range(T)）、2 つ目の引数に forecasted_values を渡してプロットします。