Python金融大数据分析-蒙特卡洛仿真

最新推荐文章于 2025-06-22 22:01:08 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-22 22:01:08 发布 · 1.9w 阅读

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本文介绍了Python在金融大数据分析中的应用，特别是通过蒙特卡洛仿真来预测股票价格。首先，文章以一个简单的例子展示如何利用当前股价预测未来股价，基于几何布朗运动的假设。随后，通过分步仿真，揭示了蒙特卡洛路径的原理，强调了价格路径的重要性。通过更多路径的模拟，呈现出最终的价格分布，显示出其符合lognormal分布的特性。

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1.简单的例子

了解一点金融工程的对这个公式都不会太陌生，是用现在股价预测T时间股价的公式，其背后是股价符合几何布朗运动，也就是大名鼎鼎的BSM期权定价模型的基础。

我们假设现在一个股票的价值是100，那么两年后是多少呢？

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
S0 = 100
r = 0.05
sigma = 0.25
T = 2.0
I = 10000
ST1 = S0*np.exp((r - 0.5*sigma**2)*T+sigma*np.sqrt(T)*np.random.standard_normal(I))
plt.hist(ST1,bins = 50)
plt.xlabel('price')
plt.ylabel('ferquency')

运行的结果如下所示：