1.你持该股票5年，使用蒙特卡洛模拟模拟未来5年的收益情况，并图示每年你的投资收益的概率分布。 2.根据模拟结果，计算出你的投资在5年后的预期收益，标准差，95%置信区间。

首先，需要确定股票的历史收益率数据。假设我们已经获得了该股票过去5年的日收益率数据存储在一个R向量中，我们可以使用下面的代码来进行蒙特卡洛模拟：

# 假设历史日收益率数据存储在一个向量中
set.seed(123)
ret <- c(0.02, -0.01, 0.03, -0.02, 0.01)

# 定义一个函数，用于计算未来5年的累计收益率
sim_fun <- function(ret) {
  # 使用随机抽样来模拟未来5年的日收益率
  sim_ret <- rnorm(5*252, mean(ret), sd(ret))
  # 计算未来5年的累计收益率
  cum_ret <- prod(1 + sim_ret)
  # 返回累计收益率
  return(cum_ret)
}

# 进行蒙特卡洛模拟
mc <- montecarlo(sim_fun, n=10000, ret=ret)

# 输出结果
print(mc$mean) # 预期收益率
print(mc$sd) # 标准差
print(quantile(mc$results, c(0.025, 0.975))) # 95% 置信区间

# 绘制概率密度图
hist(mc$results, freq = FALSE, main = "Investment Return Distribution", xlab = "Return", ylab = "Density")

在这个例子中，我们使用“rnorm”函数来模拟未来5年的日收益率，其中“mean(ret)”和“sd(ret)”分别是历史收益率的平均值和标准差。我们使用“prod”函数来计算未来5年的累计收益率。最后，我们使用“hist”函数来绘制投资收益的概率分布图。

根据上面的模拟结果，我们得到了投资在5年后的预期收益率，标准差和95%置信区间。我们还可以根据需要进行其他分析，例如计算VaR（Value at Risk）等风险指标，以帮助我们更好地了解投资的风险和回报。