Monte Carlo benzetimleri

Monte-Carlo benzetimleri, çok geniş bir olasılık yelpazesini modellemek için kullanılır.

Monte-Carlo'lar birçok farklı şekilde kurulabilir, ancak hepsinde ortak nokta; belirli bir modelin çok sayıda rastgele varyantını üretmek ve böylece olası yolların geniş bir dağılımını analiz etmektir. Bu sayede, çok fazla tarihsel veriye ihtiyaç duymadan örnekleme yapabileceğin kapsamlı bir olasılık tahmini oluşturabilirsin.

USO petrol ETF'i için 100 Monte-Carlo benzetimi üret.

mu, vol, T ve S0 parametreleri bir önceki egzersizden hazır durumda.

Bu egzersiz

Python ile Portföy Risk Yönetimine Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

range() fonksiyonunu kullanarak 0'dan 100'e kadar (100 hariç) döngü kur.
Her yinelemede, plt.plot() fonksiyonunu çağırarak, ilk argüman olarak T değerlerinin aralığını (range(T)) ve ikinci argüman olarak forecasted_values'ı geçir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır