python: geometric brownian motion simulation(Python:几何布朗运动模拟)
本文介绍了Python:几何布朗运动模拟的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
基本的GBM模拟似乎不起作用。我做错了什么?以下代码始终输出小于1e-20的值,而不是在1.0附近随机分布的值:
import math
import random
p = 1
dt = 1
mu = 0
sigma = 1
for k in range(100):
p *= math.exp((mu - sigma * sigma / 2) * dt +
sigma * random.normalvariate(0, dt * dt))
print(p)
我正在运行:
ActivePython 3.1.2.3(ActiveState Software Inc.)基于 Python3.1.2(r312:79147,2010年3月22日,12:30:45)[MSC v.1500 64位(AMD64)] Win32
我的操作系统是基于i7-930 CPU(64位)的Windows 7专业版。
我很乐意在我的计算机上运行任何其他测试来隔离该问题。
推荐答案
我找到答案了。代码没有问题。只是得到的对数正态分布有巨大的刻度参数=1*SQRT(100)=10。刻度为10时,偏度是疯狂的。
因此,即使分布的平均值是1.0,我也要迭代数十亿次(如果不是数十亿),才能看到一个大于1.0的数字。
这篇关于Python:几何布朗运动模拟的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持编程学习网!
沃梦达教程
本文标题为:Python:几何布朗运动模拟
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