【Python金融量化 5- 100 】、五、蒙特卡洛和毛利

最新推荐文章于 2025-07-30 14:44:54 发布
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分类专栏： 玩转Python金融量化
liurunsen
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44510615/article/details/89788394
本文介绍了蒙特卡洛模拟的概念，它是通过大量随机抽样来解决复杂问题的方法。同时，解释了毛利（毛利润）的计算，包括毛利率的定义。文章还展示了如何使用Python的numpy库进行蒙特卡洛模拟，预测公司的预期毛利润，其中收入预期为2亿美元，COGs（产品成本）预计为收入的40%，并进行了250次迭代的模拟分析。

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@Author：Runsen

文章目录

什么是蒙特卡洛

蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。

通常蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：一类是所求解的问题本身具有内在的随机性，借助计算机的运算能力可以直接模拟这种随机的过程。例如在核物理研究中，分析中子在反应堆中的传输过程。中子与原子核作用受到量子力学规律的制约，人们只能知道它们相互作用发生的概率，却无法准确获得中子与原子核作用时的位置以及裂变产生的新中子的行进速率和方向。科学家依据其概率进行随机抽样得到裂变位置、速度和方向，这样模拟大量中子的行为后，经过统计就能获得中子传输的范围，作为反应堆设计的依据。

通过大量的模拟，来得到比较信服的数值

什么是毛利（毛利润，毛利率，毛利）

  • 毛利率是比率。
  • 毛利润是金额。
  • 毛利率=（收入-成本-税金）/收入
  • 毛利润=收入-成本-税金
  • 毛利是指主营业务收入只减主营业务成本。看主要经营项目的盈利水平。
  • 毛利润=收入-成本
  • 毛利润-费用 =净利润（retained profits）
  • 因为毛利润是:一个物品卖60,进价是40,那么用60-40=20就是毛利润,
  • 而净利润就是:一个物品卖60,进价是40,还有一些房费用等除外那么就是净利润.
  • 主营业务利润=主营业务收入-主营业务支出-资产减值损失-
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10、蒙特卡洛模拟在复杂期权估值中的应用
n7o8p的博客
06-17 43
本文详细探讨了蒙特卡洛模拟在复杂期权估值中的应用，包括零息债券、欧洲期权和美式期权的估值方法，并提供了具体的Python实现代码。同时介绍了减少方差的技术和优化算法，以提高估值效率和准确性，最后还讨论了动态Delta对冲的应用，为金融产品估值和风险管理提供了有力支持。
Python量化教程：量化风险
量化祛魅师 老Q。
01-06 8900
今天，我们将介绍非常重要的一部分：风险的量化。今天主要会讲三种量化风险的方式：方差度量法、下行风险法、风险价值法。我们会从原理以及Python实战两个角度来学习。 我们开始今天的内容。 一、方差 1952年，Markowitz发表了均值-方差投资组合理论，在这套理论中他正式提出了用方差来描述资产收益不确定性的方法，也就是资产风险的方差度量法。 为什么我们可以用方差来度量风险呢？我解释一下方差的原理...
Python：计算便利店商品毛利率可视化
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06-01 979
基于Python，读取表格内“进货价”与“零售价”计算毛利率，并进行排序。以此，结合销量数据，进行清除一些销量底、毛利率较低的商品。然后，如果考虑精细化，针对单个类目进行统计效果会更好。本代码旨在，优化店铺商品毛利率的结构。统计毛利率区间商品数量绘制柱状图。
python教程81--会计教程1-计算毛利和毛利率
itmsn的专栏
12-17 4222
要点： 掌握python的基础知识： 例如：input 输入 加+ 减 - 乘* 除/ 运算
蒙特卡洛模拟预测公司未来的毛利润
weixin_46398500的博客
11-29 1636
当前年份的营收 = 上一年的营收 * （1+营收增长率 ） 营收增长率由计算机模拟：跑1000次得到期望营收的max，min和avg 作用：理解公司的整体方向，即所能预期的maxmin值 营收增长率和营收波动率---观测历史数据/直觉 毛利润= 营收-产品成本 1计算期望营收值和产品成本 1.1运行1000次公司营收模拟 需要数据： rev 期望营收值 =170????????????????????????????（标准差170million（标准差20 million） 产品成本
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08-27 1980
为了解决使用布朗运动描述股票价格走势会出现负数的问题，我们尝试给布朗运动加上一个仅和时间 $t$ 有关的漂移项 $\mu t$, 以及一个尺度参数 $\sigma$，这样就可以得到带漂移项的布朗运动：$X(t)=\mu t+\sigma B(t)$。但是因为 $X(t)$ 与 $B(t)$ 的取值随着时间 $t$ 的变化也可以是负数。 - 虽然股票价格不能是负数，但是股票价格的自然对数可以是负数。因此，我们假设使用$S(t)$表示股票价格（注意现在不是$X(t)$了），而$X(t)$是股票价格的自然
firmValueSim:蒙特卡洛模拟公司估值
04-11
firmValueSim 概述 为了最大程度地减少内在估值方法中假设的负面影响，存在通过蒙特卡洛模拟对风险进行建模的可能性。 模型中的每个变量都是通过可以随机建模的假设得出的。 评估中蒙特卡洛的主要目的是通过整合多个参数结果的预期值来实现风险管理。 评估中风险管理的两种主要方法是通过基于树的方法或模拟方法。 使用模拟代替决策树的优点在于，不仅可以选择二进制输入方法，而且可以选择基础分布，因此具有很大的灵活性。 模拟的第一步是通过历史数据，最有可能的结果或市场共识来分配变量的分布。 分配分配后，将对每个参数分配的单个值进行抽样，并按照常规方式通过FCFF或FCFE进行折现现金流评估。 参考 Abrams，JB（2001）。 定量业务评估。 纽约：麦格劳-希尔。 Ballwieser，W.，＆Hachmeister，D.（2016年）。 应用程序：Prozess，《方法论与问题》。 Schä
Python量化交易入门
曲折旅程，艰难人生
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今天，我们将介绍非常重要的一部分：风险的量化。我们会从原理以及Python实战两个角度来学习。我们开始今天的内容。一、方差1952年，Markowitz发表了均值-方差投资组合理论，在这套理论中他正式提出了用方差来描述资产收益不确定性的方法，也就是资产风险的方差度量法。为什么我们可以用方差来度量风险呢？我解释一下方差的原理你就知道了。这里R是指所有的收益率序列(真实或预估)，E(R)是指收益率的期...
量化价值投资：投资组合优化的关键策略大揭秘
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今年跟朋友讨论了一个期权问题。“Earn Out”方式并购下的金融工具确认。大致条款如下(非真实情况)：收购一家标的企业估值15000万元。盈利预测情况如下：收购协议中约定了第一期支付对价50%。同时第二期对价于2021年支付50%。同时若低于2021年净利润低于900万元，则按照2021年实际净利润的20X市盈率×50%支付对价。根据上述条款，实际上收购方在第一期收购日拥有如下权利：1...
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python查数据维度分析行业_Python数据分析之路（一）查询和统计
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0. 如何入门数据分析关注沙漠之鹰的同学一定看过沙漠君写得很多篇数据分析文章，比如分析房价，车价，预测机动车摇号这些话题。其实文章中所有的分析都使用了Python和它非常强大的数据分析库Pandas。一些机器学习和预测的功能则用到了sklearn库。掌握了这些工具，就能应对绝大多数的分析需求。纸上得来终觉浅，即使你看了很多书和代码，也未必比得上多接触例子多敲一些代码，三四个中等规模(约一两百行代码...
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stereohomology
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精度要求低或者精度无法保证高而计算量大的情况下，蒙特卡洛可以试试。随机全局优化大致如此。求不规则形状体积： 隐函数曲面方程 0.51(cosxcosy+cosxcosz+cosycosz)+cosx+cosy+cosz+1=00.51 (\cos x \cos y+\cos x \cos z+\cos y \cos z)+\cos x+\cos y+\cos z+1=0较为精确的结果：NInte
《白话强化学习与python》笔记——第四章蒙特卡洛法
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本章介绍的是蒙特卡罗法的估值方法与优化方法。蒙特卡罗法有很多可取之处，毕竟比起动态规划法，它不要求一个完整的Model(或者环境满足MDP)，也就是说，它对环境的适应性更强。每一次Episode结束，蒙特卡罗法都会对每个状态的值进行估算。随着试探次数的增加，这个估值将越来越客观、准确。
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04-19 1197
Python作为当今最流行的编程语言之一，凭借其简洁明了的语法结构和广泛的应用场景，在全球范围内深受开发者喜爱。它的一大优势在于易学易用，即便是非计算机专业的初学者也能快速上手。age = 25 if age >= 18: print("成年人") else: print("未成年人")Python还拥有极其丰富的第三方库支持，涵盖了网络爬虫、数据分析、机器学习等多个领域，使得Python成为实现办公自动化不可或缺的工具。
7-5 python -蒙特卡洛方法求圆周率
02-28
### 使用Python实现蒙特卡洛模拟估算圆周率 #### 导入必要库 为了执行蒙特卡洛模拟，需要先导入一些标准库中的模块。`random` 模块用来生成随机数；而 `math` 可选用于验证结果准确性。 ```python import random import math ``` #### 定义蒙特卡洛函数 定义一个名为 `estimate_pi` 的函数接收参数 `num_samples` 表示要产生的样本数量。此函数内部会创建两个变量：一个是计数器 `inside_circle` 记录位于单位圆内的点数目，另一个是循环次数控制变量 `i` 代表总共尝试了多少次投点操作。 对于每一次迭代，都会生成一对介于 `[0, 1)` 区间上的均匀分布伪随机浮点数作为坐标 `(x, y)` 。接着利用勾股定理检查这些坐标是否满足条件 \( x^{2} + y^{2}\leqslant 1 \)，如果成立，则认为该点处于半径为1的四分之一圆形区域内并增加计数器值。最后根据比例关系计算出估计得到的 π 值[^1]。 ```python def estimate_pi(num_samples): inside_circle = 0 for _ in range(num_samples): x, y = random.random(), random.random() if (x ** 2 + y ** 2) <= 1: inside_circle += 1 pi_estimate = (inside_circle / num_samples) * 4 return pi_estimate ``` #### 执行仿真测试 调用上述定义好的 `estimate_pi()` 函数传入想要使用的样本量大小，并打印输出最终获得的结果。这里可以设置较大的 `N` 来提高精度，比如一百万甚至更多。 ```python if __name__ == "__main__": N = 1_000_000 # 设置总的抽样次数 estimated_value_of_pi = estimate_pi(N) print(f"Estimated value of Pi after {N:,d} samples is approximately: {estimated_value_of_pi}") actual_error = abs(math.pi - estimated_value_of_pi) relative_error_percentage = (actual_error / math.pi) * 100 print(f"The absolute error compared to the true value ({math.pi}) was about ±{relative_error_percentage:.6f}%.") ``` 通过这种方式能够直观地理解蒙特卡洛方法的工作机制以及其在实际编程实践中的具体体现[^5]。
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