蒙特卡洛现金流模拟 MATLAB代码
时间: 2023-07-23 12:41:02 浏览: 62
以下是一个简单的蒙特卡洛现金流模拟的MATLAB代码示例:
```
% 设定参数
S0 = 100; % 初始股价
r = 0.05; % 无风险利率
sigma = 0.2; % 波动率
T = 1; % 期限
N = 252; % 时间步长
M = 100000; % 模拟次数
% 初始化数组
dt = T/N;
S = zeros(N+1, M);
S(1,:) = S0;
% 生成蒙特卡洛路径
for i = 1:N
eps = randn(1, M);
S(i+1,:) = S(i,:) .* exp((r - 0.5*sigma^2)*dt + sigma*sqrt(dt)*eps);
end
% 计算现金流
CF = max(0, S(end,:) - 120);
% 计算期望现金流和标准差
Expect_CF = mean(CF);
Std_CF = std(CF);
% 输出结果
fprintf('期望现金流: %.2f\n', Expect_CF);
fprintf('标准差: %.2f\n', Std_CF);
```
该代码生成了100000个蒙特卡洛路径,每条路径包括252个时间步长。每个时间步长的股价是通过随机数生成的,然后使用布朗运动模型计算得出。最后,根据模拟得到的股价计算出对应的现金流,并计算期望现金流和标准差。
相关问题
蒙特卡洛现金流模拟 代码
以下是一个简单的Python代码实现蒙特卡洛现金流模拟:
```python
import numpy as np
def monte_carlo_cashflow_sim(n_simulations, n_periods, cashflows, discount_rate):
"""
n_simulations: 模拟次数
n_periods: 模拟期数
cashflows: 现金流数组,长度为n_periods
discount_rate: 折现率
返回一个长度为n_simulations的数组,表示每次模拟的现值
"""
# 每次模拟的现值数组
present_values = np.zeros(n_simulations)
for i in range(n_simulations):
# 生成服从正态分布的随机数
r = np.random.normal(size=n_periods)
# 计算每个期间的现金流的现值
present_values[i] = np.sum(cashflows / (1 + discount_rate) ** np.arange(1, n_periods + 1) * np.exp(-r))
return present_values
```
使用示例:
```python
# 假设我们有一个长度为5的现金流数组
cashflows = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
# 折现率为0.05
discount_rate = 0.05
# 进行1000次模拟
n_simulations = 1000
# 模拟5个期间
n_periods = 5
# 进行蒙特卡洛现金流模拟
present_values = monte_carlo_cashflow_sim(n_simulations, n_periods, cashflows, discount_rate)
# 输出结果的均值和标准差
print(f"均值:{np.mean(present_values)}")
print(f"标准差:{np.std(present_values)}")
```
输出结果示例:
```
均值:1199.3758383272976
标准差:347.11709860971435
```
蒙特卡洛模拟matlab代码
以下是一个简单的蒙特卡洛模拟的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 定义函数f(x)
f = @(x) x.^2;
% 定义区间[a, b]
a = 0;
b = 1;
% 定义模拟次数
n = 100000;
% 生成随机数
x = a + (b-a)*rand(n, 1);
% 计算函数值
y = f(x);
% 计算面积估计值
A = (b-a)*mean(y);
% 显示结果
fprintf('模拟次数: %d\n', n);
fprintf('面积估计值: %f\n', A);
```
该代码通过随机生成区间[a, b]内的x值,并计算对应函数f(x)的值,再通过均值估计面积。蒙特卡洛模拟的精度与模拟次数成正比,因此可以根据需要自行调整模拟次数。
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