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Pythonで長期積立投資シミュレーション - Qiita

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qiita.com/yasuyuki-s 目的 Pythonを用いて特定のリターン・リスク︵標準偏差︶を持つ資産に毎月積立投資を行った場合の長期資産推移を、モンテカルロ法によるシミュレーションで算定する計算の概要 Pandas、Numpyを用いて、対象期間における月次の対数収益率を、正規分布に従う乱数として生成する得られた乱数を用いて、毎月積立投資を行った場合の資産推移をパーセンタイル値として出力する実行例今回作成した解析用のクラスであるasset_modelの実行例を示します。実装方法は後述します。 1. 資産のリターン・リスクを設定する # 期待対数収益率、標準偏差︵%,年換算︶ mu = 8 s = 20 #リターンmu、リスクsのモデルを定義 model = asset_model(mu,s) 対象資産の年次の対数収益率の期待値︵平均︶、標準偏差を入力します今回の例では、全世界株式(ACWI)を想定した値︵期待 ● テクノロジー ●2023/11/30 12:17 ●Python ●投資 ●あとで読む ●シミュレーション ●お金 ●qiita

Pythonで任意のP10・最頻値・P90を持つ三角分布を生成する - Qiita

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qiita.com/yasuyuki-s やりたいこと P10、最頻値︵モード︶、P90が分かっているとき、その条件にフィットする三角分布を生成する三角分布は、最小値a、最頻値b、最大値cの三つのパラメータで表現される連続分布の一種です。1モデルが単純で直感的に理解しやすいため、Oil&Gas業界のリスク評価などでよく用いられています。2ここでは、P10、最頻値、P90が既知の標本データがあるとき、これにフィットする三角分布を計算する方法を紹介します。 SciPyのcurve_fitを用いて最小二乗法によるフィッティングを行います。コード次のような三角分布のクラスtriangular_fitを定義します。 import numpy as np from scipy.stats import triang from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pypl ● テクノロジー ●2021/11/03 15:02

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