写个G-exepctation brownian motion 模拟的python代码

以下是一个简单的G-expectation Brownian Motion模拟的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟参数
T = 1
N = 1000
dt = T/N
mu = 0.1
sigma = 0.2
alpha = 0.5

# 初始化
W = np.zeros(N+1)
X = np.zeros(N+1)
X[0] = 1

# 模拟G-expectation Brownian Motion
for i in range(1, N+1):
    dW = np.random.normal(0, np.sqrt(dt))
    W[i] = W[i-1] + dW
    X[i] = X[i-1] + mu*X[i-1]*dt + sigma*X[i-1]*dW + alpha*X[i-1]*(dW**2-dt)

# 绘制图像
plt.plot(np.linspace(0, T, N+1), X)
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('X(t)')
plt.title('G-expectation Brownian Motion Simulation')
plt.show()

这个代码使用欧拉方法模拟了G-expectation Brownian Motion。其中，$W_t$是标准布朗运动，$X_t$是G-expectation Brownian Motion，其演化方程为：

$$
dX_t = \mu X_t dt + \sigma X_t dW_t + \alpha X_t (dW_t^2 - dt)
$$

其中，$\mu$、$\sigma$和$\alpha$是模拟参数。