| name | monte-carlo-simulation |
| description | 蒙特卡洛模拟工具，基于几何布朗运动(GBM)与Heston模型简化版生成多资产价格路径，估算组合价值分布与风险指标。适用于金融工程教学、随机过程模拟学习与风险度量原理演示；模型基于历史数据假设且未覆盖尾部风险校准，不适用于实盘正式风险量化、监管资本计算或交易决策。 |
| version | 1.0.0 |
| author | wangyi |
monte-carlo-simulation
蒙特卡洛模拟工具，基于几何布朗运动（GBM）生成多资产价格路径，估算投资组合价值分布与风险指标。
📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。
脚本API
box_muller()
Box-Muller 变换生成标准正态随机数。
cholesky_decomposition(matrix)
Cholesky 分解：将正定矩阵分解为下三角矩阵。
必填: matrix
generate_correlated_normals(n, corr_matrix)
生成相关多元正态随机数。
必填: n, corr_matrix
simulate_single_asset_gbm(s0, mu, sigma, T, steps, simulations, seed=42)
模拟单资产几何布朗运动路径。
必填: s0, mu, sigma, T, steps, simulations
simulate_multi_asset_gbm(assets, corr_matrix, T, steps, simulations, seed=42)
模拟多资产相关几何布朗运动路径。
必填: assets, corr_matrix, T, steps, simulations
calculate_percentile(data, p)
计算分位数。
必填: data, p
portfolio_monte_carlo(assets, weights, corr_matrix, initial_value, T=1.0, steps=252, simulations=10000, seed=42)
投资组合蒙特卡洛模拟。
必填: assets, weights, corr_matrix, initial_value
调用示例
python scripts/main.py \
--assets <assets> \
--weights <weights> \
--corr-matrix <corr_matrix> \
--initial-value <initial_value> \
--T <T> \
--steps <steps> \
--simulations <simulations> \
--seed <seed>
