Simulări Monte Carlo

Simulările Monte Carlo sunt folosite pentru a modela o gamă largă de scenarii posibile.

Simulările Monte Carlo pot fi construite în mai multe moduri, dar toate implică generarea unui număr mare de variante aleatoare ale unui model dat, permițând analiza unei distribuții largi de traiectorii posibile. Astfel, poți construi o prognoză cuprinzătoare a scenariilor posibile din care să eșantionezi, fără a fi nevoie de un volum mare de date istorice.

Generează 100 de simulări Monte Carlo pentru ETF-ul petrolier USO.

Parametrii mu, vol, T și S0 sunt disponibili din exercițiul anterior.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Iterează de la 0 la 100 (exclusiv) folosind funcția range().
Apelează funcția de reprezentare grafică pentru fiecare iterație cu plt.plot(), transmițând intervalul de valori T (range(T)) ca prim argument și forecasted_values ca al doilea argument.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Loop through 100 simulations
for i in ____:

    # Generate the random returns
    rand_rets = np.random.normal(mu, vol, T) + 1
    
    # Create the Monte carlo path
    forecasted_values = S0*(rand_rets).cumprod()
    
    # Plot the Monte Carlo path
    plt.plot(____, ____)

# Show the simulations
plt.show()

Editează și rulează codul