Python + 蒙特卡洛 = 股市神器!

最近股票、基金市场一片哀嚎，今天从技术的角度来聊聊如何基于编程+统计学来分析股票市场，仅供学习！

蒙特卡罗模拟是一种强大的统计技术，可以应用于金融领域，对金融资产（如股票）的行为进行模拟建模。 在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现蒙特卡罗模拟，以预测股票市场未来可能出现的情况。 我们将使用从雅虎财经 和库下载 的历史数据。

        
          import yfinance as yf
        
        
          def get_yahoo_data(ticker, start, end):
        
        
              data = yf.download(ticker, start=start, end=end)
        
        
              return data['Adj Close']
        
      

接下来，我们定义一个将执行模拟的函数。 我们将使用历史每日回报来计算均值和标准差。 然后，我们将基于正态分布生成随机数，以模拟多个未来价格路径。 monte_carlo_simulation

        
          import pandas as pd
        
        
          import numpy as np
        
        
          import matplotlib.pyplot as plt
        
        
          
            

        
        
          
            def monte_carlo_simulation(ticker, start, end, num_simulations):
          
        
        
              # Get historical data
        
        
              prices = get_yahoo_data(ticker, start, end)
        
        
          
            

        
        
              # Calculate daily returns
        
        
              daily_returns = prices.pct_change().dropna()
        
        
          
            

        
        
              # Calculate mean and standard deviation of daily returns
        
        
              mean_return = daily_returns.mean()
        
        
              std_dev = daily_returns.std()
        
        
          
            

        
        
              # Generate random numbers based on normal distribution
        
        
              simulations = np.random.normal(loc=mean_return, scale=std_dev, size=(num_simulations, len(prices)))
        
        
          
            

        
        
              # Calculate simulated prices
        
        
              simulated_prices = prices.iloc[-1] * (1 + simulations).cumprod(axis=1)
        
        
          
            

        
        
              # Visualize results
        
        
              plt.figure(figsize=(10, 6))
        
        
              plt.plot(simulated_prices.T, alpha=0.1)
        
        
              plt.title('Monte Carlo Simulation for {}'.format(ticker))
        
        
              plt.xlabel('Days')
        
        
              plt.ylabel('Price')
        
        
              plt.show()
        
        
          
            

        
        
          
            # Define stock ticker and time period
          
        
        
          ticker = '^MXX'
        
        
          start_date = '2020-01-01'
        
        
          end_date = '2024-01-25'
        
        
          
            

        
        
          
            # Number of simulations
          
        
        
          num_simulations = 10000
        
        
          
            

        
        
          
            # Perform Monte Carlo simulation
          
        
        
          monte_carlo_simulation(ticker, start_date, end_date, num_simulations)
        
      

模拟将生成一个图表，显示股票的各种模拟价格路径。考虑到回报的历史可变性，这种方法提供了股票市场潜在未来情景的概率视图。