股票数据蒙特卡洛

A. 用Python中的蒙特卡洛模拟两支股票组成的投资组合的价格趋势分析

蒙特卡洛模拟是一种模拟把真实系统中的概率过程用计算机程序来模拟的方法。对于投资组合的价格趋势分析，可以使用Python中的蒙特卡洛模拟。首先，回顾投资组合的价格趋势。投资组合中的股票价格的趋势是受多种因素影响的，可分为经济、政治和技术因素，其中经济因素最重要。因此，蒙特卡洛模拟可以模拟这些因素对投资组合价格趋势的影响，并通过计算机绘制投资组合价格趋势的曲线。
Python中的蒙特卡洛模拟首先需要计算投资组合中各股票价格的每一期的收益率，其次，计算出投资组合的收益率；随后，计算预测投资组合的期权价格，并将所有的期权价格叠加起来，从而绘制投资组合的价格曲线。最后，在投资组合的价格曲线的基础上，可以分析投资组合在不同时期的价格走势，并进行投资组合结构的调整，从而获得最优投资组合。

B. 蒙特卡洛分析是什么

蒙特卡罗分析法，是一种采用随机抽样（Random Sampling）统计来估算结果的计算方法，可用于估算圆周率，由约翰·冯·诺伊曼提出。由于计算结果的精确度很大程度上取决于抽取样本的数量，一般需要大量的样本数据，因此在没有计算机的时代并没有受到重视。

用此方法求圆周率，需要大量的均匀分布的随机数才能获得比较准确的数值，这也是蒙特卡罗分析法的不足之处。

研究历史

第二次世界大战时期，匈牙利美藉数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann，1903.12.28—1957.02.08）（现代电子计算机创始人之一）在研究中子的实验中采用了随机抽样统计的手法。

因为当时随机数的想法来自掷色子及轮盘等赌博用具，所以就形象地用摩纳哥Monaco的赌城蒙特卡罗来命名这种计算方法。

如今，蒙特卡罗分析法被应用于各个领域，如求解函数的定积分，运输流量分析，人口流动分析，股票市场波动的预测，量子力学分析等等。