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蒙特卡洛算法，uct算法和蒙特卡洛算法的區(qū)別

來源：整理 時間：2023-12-25 10:12:08 編輯：智能門戶 手機版

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1，uct算法和蒙特卡洛算法的區(qū)別

他們有類似之處，但差別也不校 蒙特卡洛算法是數(shù)值計算方法，原理是利用隨機數(shù)來解決計算問題。與它對應的是確定性算法。也就是說該種算法屬于隨機算法，得到的解是近似解。 而遺傳算法、粒子群、模擬退火雖然也是隨機近似算法，但這三種都是仿...
你說呢...

uct算法和蒙特卡洛算法的區(qū)別

2，蒙特卡洛算法是什么

蒙特·卡羅方法（Monte Carlo method），也稱統(tǒng)計模擬方法，是二十世紀四十年代中期由于科學技術(shù)的發(fā)展和電子計算機的發(fā)明，而被提出的一種以概率統(tǒng)計理論為指導的一類非常重要的數(shù)值計算方法。是指使用隨機數(shù)（或更常見的偽隨機數(shù)）來解決很多計算問題的方法。與它對應的是確定性算法。蒙特·卡羅方法在金融工程學，宏觀經(jīng)濟學，計算物理學（如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算）等領(lǐng)域應用廣泛。使用蒙特·卡羅方法步驟：1．使用隨機數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生一個隨機的分子構(gòu)型。2．對此分子構(gòu)型的其中粒子坐標做無規(guī)則的改變，產(chǎn)生一個新的分子構(gòu)型。3．計算新的分子構(gòu)型的能量。4．比較新的分子構(gòu)型于改變前的分子構(gòu)型的能量變化，判斷是否接受該構(gòu)型。

蒙特卡洛算法是什么

3，蒙特卡洛算法的實際應用舉例

比較簡單的有隨機抽樣，通過坐標的變換產(chǎn)生球面，圓面，正方體面等等所需要的抽樣。在某些計算機模擬過程中，可以隨機產(chǎn)生噪聲，比如說水中花粉隨機行走之類的問題，可以用來隨機產(chǎn)生外界水分子的作用力，用來模擬現(xiàn)實情況。當然也可以用這種方式來近似某些科學計算，最簡單的例子就是近似計算積分。對于某些計算機無法完全枚舉的優(yōu)化問題，也可以用蒙特卡洛方法得到較好的解，常見的比如模擬退火，量子退火等優(yōu)化方法，都用到了蒙特卡洛算法。
他們有類似之處，但差別也不校 蒙特卡洛算法是數(shù)值計算方法，原理是利用隨機數(shù)來解決計算問題。與它對應的是確定性算法。也就是說該種算法屬于隨機算法，得到的解是近似解。 而遺傳算法、粒子群、模擬退火雖然也是隨機近似算法，但這三種都是仿...

蒙特卡洛算法的實際應用舉例

4，蒙特卡洛算法是什么

蒙特卡洛算法一般指蒙特·卡羅方法，也稱統(tǒng)計模擬方法，是二十世紀四十年代中期由于科學技術(shù)的發(fā)展和電子計算機的發(fā)明，而被提出的一種以概率統(tǒng)計理論為指導的一類非常重要的數(shù)值計算方法。蒙特卡羅算法并不是一種算法的名稱，而是對一類隨機算法的特性的概括。舉個例子，假如筐里有100個蘋果，讓我每次閉眼拿1個，挑出最大的。于是我隨機拿1個，再隨機拿1個跟它比，留下大的，再隨機拿1個……我每拿一次，留下的蘋果都至少不比上次的小。拿的次數(shù)越多，挑出的蘋果就越大，但我除非拿100次，否則無法肯定挑出了最大的。這個挑蘋果的算法，就屬于蒙特卡羅算法——盡量找好的，但不保證是最好的。蒙特卡羅是一類隨機方法的統(tǒng)稱。這類方法的特點是，可以在隨機采樣上計算得到近似結(jié)果，隨著采樣的增多，得到的結(jié)果是正確結(jié)果的概率逐漸加大，但在（放棄隨機采樣，而采用類似全采樣這樣的確定性方法）獲得真正的結(jié)果之前，無法知道目前得到的結(jié)果是不是真正的結(jié)果。

5，如何簡單理解馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法

假設(shè)ABC的市占率分別為20%、20%和40% A報每年會流失30%到B，流失30%到C B報每年會流失20%到A，流失30%到C C報每年會流失40%到A，流失40%到B 那麼，一開始可以獲得起始的市占率矩陣A0 A→ 0.2 B→ [ 0.2 ] C→ 0.4 并也可以寫出流動的馬克夫矩陣P A B C A→ 0.4 0.3 0.3 B→ [ 0.2 0.5 0.3 ] C→ 0.4 0.4 0.2 (第一列的數(shù)字分別為"A報繼續(xù)訂閱"、"A報轉(zhuǎn)定B報"、"A報轉(zhuǎn)定C報"，以下類推) 而馬克夫矩陣本身有一些特點，需要特別注意： 1. 每行的和為1(單一機率的總和本來就是1) 2.每列的和也為1(指事件變化的機率總和) 有了這些資料我們可以開始推估一年后的市占率A1 0.4 0.3 0.3 0.2 0.26 A1=P X A0=[ 0.2 0.5 0.3 ][0.2]=[0.26] 0.4 0.4 0.2 0.4 0.24 於是我們知道一年后的市占率為26%、26%、24%

6，蒙特卡洛方法

蒙特卡羅方法又稱統(tǒng)計模擬法、隨機抽樣技術(shù)，是一種隨機模擬方法，以概率和統(tǒng)計理論方法為基礎(chǔ)的一種計算方法，是使用隨機數(shù)（或更常見的偽隨機數(shù)）來解決很多計算問題的方法。算法原理：蒙特卡洛方法利用從某個總體中抽取的隨機數(shù)作為樣本進行實驗，以求得的統(tǒng)計特征值（均值、概率、分布等）作為待解問題的數(shù)值解，然后利用蒙特卡洛方法根據(jù)測量信號的測量誤差計算每個測量值的計算權(quán)重，綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量權(quán)重和測量誤差權(quán)重后，通過對所有信號進行加權(quán)平均值計算得出最終的真實信號值。起源：蒙特卡羅方法于20世紀40年代美國在第二次世界大戰(zhàn)中研制原子彈的"曼哈頓計劃"計劃的成員S.M.烏拉姆和J.馮·諾伊曼首先提出。. 數(shù)學家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城-摩納哥的Monte Carlo來命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。在這之前，蒙特卡羅方法就已經(jīng)存在。工作過程：1、用蒙特卡羅方法模擬某一過程時，需要產(chǎn)生各種概率分布的隨機變量。2、用統(tǒng)計方法把模型的數(shù)字特征估計出來，從而得到實際問題的數(shù)值解。應用領(lǐng)域：蒙特卡羅方法在金融工程學，宏觀經(jīng)濟學，生物醫(yī)學，計算物理學(如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算、核工程)等領(lǐng)域應用廣泛。

7，matlab中蒙特卡洛算法代碼求解釋

隨機在正方形區(qū)域生成10000個點，find函數(shù)的作用：統(tǒng)計出在給定曲線y=2-x^2和曲線y^3=x^2之間的點數(shù)。 這樣求S的目的是計算比值，比值即為所求。
find函數(shù)是Matlab的一個系統(tǒng)函數(shù)，是找到數(shù)組中的非零元的索引坐標，在這里主要是找出滿足落在綠色積分區(qū)域的點的個數(shù)，S是面積，其中4是總的面積，M/10000表示一個概率的含義，就是落在綠色區(qū)域的可能性。在這里是0.54，表示整個綠色區(qū)域占矩形區(qū)域的面積的54%。特別需要注意的M/10000不是面積，而是百分比，是0-1之間的一個數(shù)。
find就是找滿足落在扇形區(qū)域的點的編號S就是面積
"rand(m,n)產(chǎn)生m*n均勻隨機數(shù)。ex:用概率方法求pin=100000;x=rand(n,1);y=rand(n,1);count=0;for i=1:nif (x(i)^2+y(i)^2<=1)count=count+1;endendpi=4*count/n"

8，什么是蒙特卡洛分析

??蒙特·卡羅方法（MonteCarlomethod），也稱統(tǒng)計模擬方法，是二十世紀四十年代中期由于科學技術(shù)的發(fā)展和電子計算機的發(fā)明，而被提出的一種以概率統(tǒng)計理論為指導的一類非常重要的數(shù)值計算方法。是指使用隨機數(shù)（或更常見的偽隨機數(shù)）來解決很多計算問題的方法。與它對應的是確定性算法。蒙特·卡羅方法在金融工程學，宏觀經(jīng)濟學，計算物理學（如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算）等領(lǐng)域應用廣泛。蒙特卡羅方法于20世紀40年代美國在第二次世界大戰(zhàn)中研制原子彈的“曼哈頓計劃”計劃的成員S.M.烏拉姆和J.馮·諾伊曼首先提出。數(shù)學家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城—摩納哥的MonteCarlo—來命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。在這之前，蒙特卡羅方法就已經(jīng)存在。1777年，法國數(shù)學家布豐（GeorgesLouisLecleredeBuffon，1707—1788）提出用投針實驗的方法求圓周率π。這被認為是蒙特卡羅方法的起源。蒙特卡羅方法解題過程的三個主要步驟：（1）構(gòu)造或描述概率過程。對于本身就具有隨機性質(zhì)的問題，如粒子輸運問題，主要是正確描述和模擬這個概率過程，對于本來不是隨機性質(zhì)的確定性問題，比如計算定積分，就必須事先構(gòu)造一個人為的概率過程，它的某些參量正好是所要求問題的解。即要將不具有隨機性質(zhì)的問題轉(zhuǎn)化為隨機性質(zhì)的問題。（2）實現(xiàn)從已知概率分布抽樣。構(gòu)造了概率模型以后，由于各種概率模型都可以看作是由各種各樣的概率分布構(gòu)成的，因此產(chǎn)生已知概率分布的隨機變量（或隨機向量），就成為實現(xiàn)蒙特卡羅方法模擬實驗的基本手段，這也是蒙特卡羅方法被稱為隨機抽樣的原因。最簡單、最基本、最重要的一個概率分布是（0，1）上的均勻分布（或稱矩形分布）。隨機數(shù)就是具有這種均勻分布的隨機變量。隨機數(shù)序列就是具有這種分布的總體的一個簡單子樣，也就是一個具有這種分布的相互獨立的隨機變數(shù)序列。產(chǎn)生隨機數(shù)的問題，就是從這個分布的抽樣問題。在計算機上，可以用物理方法產(chǎn)生隨機數(shù)，但價格昂貴，不能重復，使用不便。另一種方法是用數(shù)學遞推公式產(chǎn)生。這樣產(chǎn)生的序列，與真正的隨機數(shù)序列不同，所以稱為偽隨機數(shù)，或偽隨機數(shù)序列。不過，經(jīng)過多種統(tǒng)計檢驗表明，它與真正的隨機數(shù)，或隨機數(shù)序列具有相近的性質(zhì)，因此可把它作為真正的隨機數(shù)來使用。由已知分布隨機抽樣有各種方法，與從(0,1)上均勻分布抽樣不同，這些方法都是借助于隨機序列來實現(xiàn)的，也就是說，都是以產(chǎn)生隨機數(shù)為前提的。由此可見，隨機數(shù)是我們實現(xiàn)蒙特卡羅模擬的基本工具。（3）建立各種估計量。一般說來，構(gòu)造了概率模型并能從中抽樣后，即實現(xiàn)模擬實驗后，我們就要確定一個隨機變量，作為所要求的問題的解，我們稱它為無偏估計。建立各種估計量，相當于對模擬實驗的結(jié)果進行考察和登記，從中得到問題的解。 ??

9，蒙特卡洛模擬法的應用范圍是什么

蒙特卡洛模擬法的應用領(lǐng)域主要有：1.直接應用蒙特卡洛模擬:應用大規(guī)模的隨機數(shù)列來模擬復雜系統(tǒng)，得到某些參數(shù)或重要指標。2.蒙特卡洛積分:利用隨機數(shù)列計算積分，維數(shù)越高，積分效率越高。3.MCMC：這是直接應用蒙特卡洛模擬方法的推廣，該方法中隨機數(shù)的產(chǎn)生是采用的馬爾科夫鏈形式。蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過設(shè)定隨機過程，反復生成時間序列，計算參數(shù)估計量和統(tǒng)計量，進而研究其分布特征的方法。具體的，當系統(tǒng)中各個單元的可靠性特征量已知，但系統(tǒng)的可靠性過于復雜，難以建立可靠性預計的精確數(shù)學模型或模型太復雜而不便應用時，可用隨機模擬法近似計算出系統(tǒng)可靠性的預計值；隨著模擬次數(shù)的增多，其預計精度也逐漸增高。由于涉及到時間序列的反復生成，蒙特卡洛模擬法是以高容量和高速度的計算機為前提條件的，因此只是在近些年才得到廣泛推廣。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬這個術(shù)語是二戰(zhàn)時期美國物理學家Metropolis執(zhí)行曼哈頓計劃的過程中提出來的。蒙特卡洛模擬方法的原理是當問題或?qū)ο蟊旧砭哂懈怕侍卣鲿r，可以用計算機模擬的方法產(chǎn)生抽樣結(jié)果，根據(jù)抽樣計算統(tǒng)計量或者參數(shù)的值；隨著模擬次數(shù)的增多，可以通過對各次統(tǒng)計量或參數(shù)的估計值求平均的方法得到穩(wěn)定結(jié)論。
var(value at risk)按字面解釋就是“在險價值”，其含義指：在市場正常波動下，某一金融資產(chǎn)或證券組合的最大可能損失。更為確切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融資產(chǎn)或證券組合價值在未來特定時期內(nèi)的最大可能損失。用公式表示為： 　　prob(△ρ

10，蒙特卡洛 模擬法 計算var 的公式是什么

更為確切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融資產(chǎn)或證券組合價值在未來特定時期內(nèi)的最大可能損失。用公式表示為：Prob(△Ρ△Ρ表示：某一金融資產(chǎn)在一定持有期△t的價值損失額。 VAR表示：給定置信水平α下的在險價值，即可能的損失上限。 α為：給定的置信水平。 VAR從統(tǒng)計的意義上講，本身是個數(shù)字，是指面臨“正?！钡氖袌霾▌訒r“處于風險狀態(tài)的價值”。即在給定的置信水平和一定的持有期限內(nèi)，預期的最大損失量（可以是絕對值，也可以是相對值）。例如，某一投資公司持有的證券組合在未來24小時內(nèi)，置信度為95％，在證券市場正常波動的情況下，VaR 值為800萬元。其含義是指，該公司的證券組合在一天內(nèi)（24小時），由于市場價格變化而帶來的最大損失超過800萬元的概率為5％，平均20個交易日才可能出現(xiàn)一次這種情況?；蛘哒f有95％的把握判斷該投資公司在下一個交易日內(nèi)的損失在800萬元以內(nèi)。5％的機率反映了金融資產(chǎn)管理者的風險厭惡程度，可根據(jù)不同的投資者對風險的偏好程度和承受能力來確定。 VAR的計算系數(shù) 由上述定義出發(fā)，要確定一個金融機構(gòu)或資產(chǎn)組合的VAR值或建立VAR的模型，必須首先確定以下三個系數(shù)：一是持有期間的長短；二是置信區(qū)間的大??；三是觀察期間。 1、持有期。持有期△t，即確定計算在哪一段時間內(nèi)的持有資產(chǎn)的最大損失值，也就是明確風險管理者關(guān)心資產(chǎn)在一天內(nèi)一周內(nèi)還是一個月內(nèi)的風險價值。持有期的選擇應依據(jù)所持有資產(chǎn)的特點來確定比如對于一些流動性很強的交易頭寸往往需以每日為周期計算風險收益和VaR值，如G30小組在1993年的衍生產(chǎn)品的實踐和規(guī)則中就建議對場外OTC衍生工具以每日為周期計算其VaR，而對一些期限較長的頭寸如養(yǎng)老基金和其他投資基金則可以以每月為周期。 從銀行總體的風險管理看持有期長短的選擇取決于資產(chǎn)組合調(diào)整的頻度及進行相應頭寸清算的可能速率。巴塞爾委員會在這方面采取了比較保守和穩(wěn)健的姿態(tài)，要求銀行以兩周即10個營業(yè)日為持有期限。 2、置信水平α。一般來說對置信區(qū)間的選擇在一定程度上反映了金融機構(gòu)對風險的不同偏好。選擇較大的置信水平意味著其對風險比較厭惡，希望能得到把握性較大的預測結(jié)果，希望模型對于極端事件的預測準確性較高。根據(jù)各自的風險偏好不同，選擇的置信區(qū)間也各不相同。比如J.P. Morgan與美洲銀行選擇95％，花旗銀行選擇95.4％，大通曼哈頓選擇97.5％，Bankers Trust選擇99％。作為金融監(jiān)管部門的巴塞爾委員會則要求采用99％的置信區(qū)間，這與其穩(wěn)健的風格是一致的。 3、第三個系數(shù)是觀察期間(Observation Period)。觀察期間是對給定持有期限的回報的波動性和關(guān)聯(lián)性考察的整體時間長度，是整個數(shù)據(jù)選取的時間范圍，有時又稱數(shù)據(jù)窗口(Data Window)。例如選擇對某資產(chǎn)組合在未來6個月，或是1年的觀察期間內(nèi)，考察其每周回報率的波動性(風險) 。這種選擇要在歷史數(shù)據(jù)的可能性和市場發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化的危險之間進行權(quán)衡。為克服商業(yè)循環(huán)等周期性變化的影響，歷史數(shù)據(jù)越長越好，但是時間越長，收購兼并等市場結(jié)構(gòu)性變化的可能性越大，歷史數(shù)據(jù)因而越難以反映現(xiàn)實和未來的情況。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會目前要求的觀察期間為1年。 綜上所述，VaR實質(zhì)是在一定置信水平下經(jīng)過某段持有期資產(chǎn)價值損失的單邊臨界值，在實際應用時它體現(xiàn)為作為臨界點的金額數(shù)目。
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文章TAG：蒙特卡洛卡洛算法區(qū)別蒙特卡洛算法

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