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蒙特卡洛模拟 monte-carlo-simulation

蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法，主要用于不确定性量化、概率分析和复杂积分计算。通过生成大量随机样本，评估模型输出分布，广泛应用于金融风险评估、量化策略回测、衍生品定价和统计套利等领域。

风险管理 0 次安装 0 次浏览 更新于 2/25/2026

name: monte-carlo-simulation description: 用于不确定性量化、积分和概率分析的蒙特卡洛方法 allowed-tools:

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蒙特卡洛模拟

目的

提供用于不确定性量化、积分和概率分析的蒙特卡洛方法。

能力

  • 标准蒙特卡洛采样
  • 重要性采样
  • 分层采样
  • 拟蒙特卡洛（Sobol、Halton序列）
  • 马尔可夫链蒙特卡洛
  • 收敛性分析

使用指南

  1. 采样策略：选择合适的采样方法
  2. 样本量：确定足够的样本大小
  3. 方差缩减：应用方差缩减技术
  4. 收敛性：监控收敛诊断

工具/库

  • NumPy
  • scipy.stats
  • SALib