Monte Carlo 模拟

您可以对 2005–2010 年投资银行投资组合的资产进行 Monte Carlo 模拟，以求得 95% VaR。

资产损失的均值在 Numpy 数组 mu 中。有效协方差矩阵为 e_cov（注意，此处使用的是每日方差，而非前面练习中的年化方差）。您将用这些参数生成资产在 1 天内的损失路径，从而模拟每日投资组合损失。

使用协方差矩阵 e_cov 可以让资产路径存在相关性，这是更贴近现实的假设。

模拟的 total_steps 设为 1440（与视频一致）。运行次数 N 设为 10000。

对于每次运行，您将计算累计的 losses，然后使用 np.quantile() 函数求出 95% VaR。

已提供投资组合的 weights 和 scipy.stats 中的 norm 分布。