Kategorie: Monte-carlo Simulation [DE]

Random-Walk Prognose in Python

In früheren Beiträgen habe ich sehr einfache (und naive) Prognosemethoden vorgestellt, nämlich CAGR-basierte Prognosen und einfache gleitende Durchschnittsprognosen . Ich habe solche Prognosemethoden in R implementiert und grundlegende Anwendungsfälle demonstriert. In diesem Beitrag möchte ich eine weitere einfache Prognosemethode vorstellen: Random-Walk-Prognose. Ich werde ein Beispiel mit Python implementieren. Random-Walk-Prognose kann z.B. verwendet werden, um ein einfaches Basismodell zu erstellen, mit dem […]

Ein Webshop für Simulationsentwickler

In diesem Artikel stelle ich meinen Webshop für Simulationsmodellentwicklungsexperten vor . Da ich selbst Simulationsentwickler bin, habe ich viel Zeit damit verbracht, Simulationsmodelle von Grund auf neu zu entwickeln. Manchmal habe ich mich gefragt, warum noch niemand einen Webshop mit vorentwickelten Simulationsmodellen, Komponenten und Dokumentation erstellt hat? Der Zugang zu einer solchen Plattform mit vorentwickelten Ressourcen wäre ein enormer Produktivitätsschub. Es könnte auch […]

Numba: Schnelle Monte-Carlo-Simulation

Im heutigen Beitrag werde ich ein weiteres Beispiel liefern, das zeigt, wie numba eine numerische Simulation beschleunigen kann. Ich wende das Modul auf eine Monte-Carlo-Simulation von Aktienkurs-Random-Walks an. Dies ist ein beliebtes Monte-Carlo-Simulationsbeispiel, und ich habe vor einigen Jahren auch ein Beispiel dafür in einem Blogbeitrag bereitgestellt. Monte-Carlo-Simulation mit Numba in Python Im folgenden Codesegment importiere ich relevante Module […]

Schnellere Simulationen mit Numba

 führe ich einen einfachen Test für eine Testfunktion in Python durch. Danach fasse ich meine Verbesserungen der Laufzeitleistung durch die Anwendung von Numba auf mein agentenbasiertes Modellierungs-Framework in Python zusammen. Numba in Python installieren Numba kann mit dem Befehl pip install installiert werden. Geben Sie einfach Folgendes in Ihr Terminal ein: Für Listen empfehle ich, dass Sie numpy (dh numpy- Arrays) […]

Monte-Carlo-Simulation von Aktienkursen (in Python)

In einem meiner Beiträge habe ich das Konzept der Random-Walk-Vorhersage vorgestellt und dabei Python für die Implementierung verwendet. In diesem Beitrag möchte ich eine Monte-Carlo-Simulation von Aktienkursen durchführen. Hierfür werde ich die folgende fiktive Aktienkurshistorie verwenden: # Liste mit fiktiven täglichen Aktienschlusskursen deklarieren history_prices = [180,192,193,195,191,199,198,200,199,203,205,207,205,208,201,203,204,201,205,206,207] print(stockPrices) [180, 192, 193, 195, 206, 211, 191, 204, […]