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蒙特卡洛模型权威发布_蒙特卡洛模型分析(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

蒙特卡洛模型

1977雪佛兰蒙特卡洛模型全解析 𐟚— 品牌：Revell（利华/利威） 𐟓 比例：1/64 𐟚— 型号：1977 Chevrolet Monte Carlo（雪佛兰蒙特卡洛） 𐟔 浅度介绍：在Lowrider（低趴/跳跳车）文化中，蒙特卡洛以其经典魅力成为美系汽车模型玩家的收藏必备。今天，我们带来了Revell（利华/利威）Lowrider系列的1977年雪佛兰蒙特卡洛。作为已有60年历史的模型品牌，利华以其广泛的产品范围和卓越的品质赢得了玩家的喜爱。这款模型采用塑料底盘和胶胎，整体重量适中，做工精细，底盘悬挂可调节，但与风火轮跳跳车的悬挂相比，灵活性略逊一筹。整体水平居于中上，细节如图所示。

80种数学建模算法代码合集，直接套用！今天为大家整理了80种在数学建模比赛中常用的模型算法，并附有MATLAB和Python的代码。所有代码可以直接代入数据后在Python中运行，无需再次调试，直接调用。大家只需键三连+发布友好评论即可！博弈论 𐟎𒊥𑂦졥ˆ†析法 𐟏† 插值 𐟓Š 典型相关分析 𐟓ˆ 动态规划 𐟚€ 多元回归 𐟓‹ 方差分析 𐟔 国赛论文遗传算法 𐟧슧𐨉𒥅𓨁”分析 𐟌 灰色预测 𐟕𕯸‍♂️ 聚类模型 𐟤 决策树 𐟌𓊧𒒥퐧𞤧𓕠𐟕Š️ 逻辑回归 𐟧 马尔科夫模型 𐟎𒊨’™特卡洛模拟 𐟎𒊦衧𓊧𛼥ˆ评价 𐟌€ 模拟退火 𐟔劦‹Ÿ合模型 𐟓ˆ 排队论 𐟚ꊧ垧𛏧𝑧𛜠𐟤– 时间序列ARMA ⏰ 投影寻踪综合评价法 𐟓ˆ 图论Dijkstra模型 𐟚𖢀♂️ 图论Floyd算法 𐟚𖢀♀️ 微分方程 𐟧𚿦€稧„划 𐟓Š 相关系数 𐟓Š 小波分析 𐟌Š 蚁群算法 𐟐œ 因子分析 𐟌Ÿ 优劣解距离法(TOPSIS) 𐟌Ÿ 元胞自动机 𐟌 支持向量机 ✈️ 逐步回归 𐟓ˆ 主成分分析 𐟓Š 回归分析 𐟓ˆ 置信区间与假设检验 𐟓Š 方差分析模型误差 𐟓Š 回归模型检验与诊断 𐟓Š 回归模型预报与控制 𐟓Š 数据表的基础知识 𐟓Š 样本空间与数据表构成 𐟓Š 样本均值与协方差矩阵 𐟓Š 样本相关系数矩阵与回归方程的建立 𐟓Š 逐步回归与多元回归的比较 𐟓Š 回归模型的优化与选择 𐟌Ÿ 智能优化算法的实践应用 𐟌Ÿ 粒子群优化算法的应用场景 𐟌Ÿ 模拟退火优化算法的原理与实现 𐟌Ÿ 遗传算法在优化问题中的应用示例 𐟌Ÿ 主成分分析在数据降维中的应用案例 𐟌Ÿ 最短路径问题的动态规划模型Python代码 𐟚𖢀♂️ 马尔科夫预测模型的Python代码实现 ⏰ 神经网络分类模型的Python代码示例 𐟤– ARIMA时间序列预测模型的Python代码docx BP神经网络模型的Python代码.txt K-means聚类模型的Python代码.docx TOPSIS综合评价模型的Python代码.docx 支持向量机模型的Python代码.txt 二次规划模型的Python代码docx 非线性规划模型的Python代码docx灰色预测模型的Python代码.txt卷积神经网络模型的Python代码.txt决策树分类模型的Python代码.txt逻辑回归模型的Python代码.txt蒙特卡洛模型的Python代码.docx模糊综合评价模型的Python代码.txt判别分析Fisher模型的Python代码.rar数学建模拟合模型的Python代码.txt随机森林分类模型的Python代码.txt线性规划模型的Python代码.txt一维、二维插值模型的Python代码.txt整数规划模型的Python代码docx 主成分分析算法的Python代码.txt 最短路径算法的Python代码docx

𐟎𒦎⧴⧥ž秘的蒙特卡洛模型𐟎𒊰Ÿ‘‹ 嘿，小伙伴们！今天我们要一起探索一个超级酷炫的数学模型——蒙特卡洛模型！这个名字的由来，你可能会想到世界闻名的赌城Monte Carlo，但其实它的历史可以追溯到更早。 𐟎𒠧•来说，蒙特卡洛模型就是一种用随机数来模拟和解决问题的方法。你可以想象一下，就像是在不停地掷骰子，通过大量的掷骰结果，我们可以得到一个接近真实答案的结果。 𐟓 它的基本步骤是这样的：首先，确定你的目标，比如要模拟什么随机变量的期望。接着，了解这些随机变量的分布规律。然后，大量地抽取随机样本，我们通常用伪随机数来代替真实的随机数进行模拟。最后，计算这些样本的平均值，得到一个接近真实的结果。 𐟒ᠨ🙤𘪦–𙦳•在好多领域都有广泛应用哦！比如金融领域可以帮投资者计算股票价格、债券收益率等；在物理学领域可以模拟原子、分子等物理系统的行为；在工程领域可以评估建筑物、桥梁等结构的可靠性；在医学领域可以模拟病毒传播、设计临床试验等。 𐟎€Œ且，在游戏开发领域也有它的身影哦！比如用于生成随机地图、随机事件，让游戏变得更有趣更有挑战性！现在，你是不是对蒙特卡洛模型有了更深入的了解呢？✨

MONASH高级金融专业全解析（上）嘿，新生们！如果你对MONASH的高级金融专业还不太了解，那你可得好好看看这篇文章了。作为过来人，我拖上了一些本专业的学霸，给大家带来一个简洁的课程介绍和推荐的学习计划。 𐟎“ 专业概述这个专业主要是为新毕业的金融专业学生和金融行业的专业人士设计的。课程内容涵盖了广泛的行业相关和特定的金融领域，包括定量和定性的金融知识。你将会接触到很多案例分析和编程任务。这个专业在2019年以前叫应用金融，以高挂科率著称，是学霸们的聚集地。后来随着课程改革，从1年制变成1.5年，再到现在的2年制高级金融。虽然必修课改动不大，但增加了一些简单的选修课，算是给大家的保护发际线吧。 𐟓š 与CFA的合作这个专业与CFA协会有广泛合作，所以课程内容与CFA考试内容有70%的接近度。如果你打算考CFA，这个专业会帮你打下坚实的基础。 𐟒𜠥𐱤𘚦–𙥐‘ 这个专业的毕业生主要瞄准投资行业，从事投顾、私募、金融产品管理和投行等工作。如果你对研究感兴趣，这个专业的量化建模知识也会为你升读PHD或在公司做研究打下基础。 𐟓… 推荐的学期课表 S1学期： ETF5930 Financial Econometrics（必修）：这门课的lecturer以幽默易懂的教学风格广受好评，主要使用Eviews软件，内容包括一元线性回归、多元回归、AR、MA、ARIMA、GARCH等。对其他课程的量化研究很有帮助。 BFF5220 Applied Investment（必修）：这门课内容与CFA的股权投资和衍生品吻合度较高，涉及理论和模型研究。有个大作业让我们用老师分配的大数据，从普通的CAPM模型一直验到了FF6因子模型（老师推荐使用VBA，也可以用EViews），然后写报告。 BFF5255 Modelling Finance（必修）：这门课难度稍增，主要教VBA编程完成金融数据分析和制作金融计算器，也会使用蒙特卡洛模型（CFA内容）。 ECF5953 Economics（选修）：这是铁打的CFA内容，不过对于本科已经学过这个的朋友，这门课算是第一学期减负的水课（期末考试没有hurdle）。静等中篇……

奢侈品考试经历：计算题大轰炸这考试真是太难了！𐟘렦ˆ‘算了一下，居然抽了53道计算题，感觉整个人都被表格题干淹没了。不是说好的定性题比较多吗？怎么全是计算题，还集中在前面几道。结果导致我时间安排不当，后面定性题的时间非常紧张。风险案例只考到1题，协会准则1题，机器模型考到2题。假设检验计算2题，贝叶斯公式计算2题，夏普比率计算1题，CAPM模型计算1题。希腊字母只考到1题theta的定性。欧式期权两步二叉树的计算1题，外汇互换好像有3题。EWMA模型计算2题，信用风险计算1题。用WCDR计算经济资本1题，EL计算2题。二项分布计算1题，泊松分布没考到。有效久期和有效凸性计算1题，BSM模型计算1题，DV01计算1题。复制法计算1题，蒙特卡洛模拟定性2题。倒脱靴法计算远期利率1题。对冲基金和公募基金辨析1题定性，资产证券化的缺点1题定性。操作风险的分类1题，没考到计算。ERM定性1题，压力测试定性2题。GARCH没考到，买卖权平价和套利没考到。房贷计算没考到，美式期权没考到，利率互换没考到。奇异期权好像只在某一题的选项里面作为题干没单独考到。期权的损益计算没考到，各种对冲没考到计算只有1题定性。所以，到底哪来这么多计算题？𐟤” 希望大家抽到的题比我好，至少不用像我一样手忙脚乱。𐟙

𐟓š Day 2 阅读记录与心得分享 𐟎‰ 周末愉快！今天我们来聊聊如何高效地记录和整理阅读过的学术文章。𐟓– 𐟔 深度学习：LeCun et al (2015) 在《Nature》上发表的这篇论文，详细介绍了深度学习的基础概念、发展历程和成功应用。深度学习是一种特殊的机器学习方法，利用神经网络进行数据表示和学习。 𐟌𓠩š机森林：Breiman (2001) 在《Machine Learning》上发表的论文，介绍了随机森林算法，这是一种基于决策树的集成学习方法。随机森林在分类和回归任务中表现出色，具有高准确性和稳定性。 𐟓𘠥›𞥃分类：Krizhevsky et al (2012) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了一种基于深度卷积神经网络的图像分类方法，大幅提升了ImageNet竞赛的性能。 𐟒ᠨ‡꦳覄力：Vaswani et al (2017) 在《Advances in Neural Information Processing Systems》上发表的论文，提出了Transformer模型，引入了自注意力（self-attention）机制。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了显著成果。 𐟎𒠥›𔦣‹AI：Silver et al (2016) 在《Nature》上发表的论文，介绍了AlphaGo，一种结合深度神经网络和蒙特卡洛树搜索的围棋AI。AlphaGo在2016年战胜了世界围棋冠军李世石，成为了人工智能领域的一个里程碑。学术研究需要认真对待，如果有任何问题，欢迎大家指正和交流！𐟤

Kaggle竞赛？先看冠军方案！嘿，Kaggle的参赛者们，你们知道吗？其实在打Kaggle之前，先看看Jane Street的冠军方案，真的很有帮助！之前，Jane Street在Kaggle上举办了一次非常经典的市场预测有奖比赛，其中一个脱颖而出的冠军方案，简直是我们打Kaggle的宝贵参考。 𐟥‡ 冠军方案大揭秘这个冠军方案的整体框架我整理好了，放在最后一张图里，大家可以参考一下。这个方案的思路非常清晰，特别适合那些在Kaggle上摸爬滚打的数据人。简街的比赛可不是那种随便应付的，参赛者需要在前三个月内，利用全球主要证券交易所的市场数据来构建自己的量化交易模型，以达到收益最大化。这个冠军方案可是被简街用到实践中的，它的笔记真的值得一看！ 𐟒꠩똥멇‘量的Kaggle竞赛 9-11月有不少高含金量的Kaggle竞赛，奖金都在2k到5k美元左右。比如UM-蒙特卡洛树搜索游戏能力预测竞赛、ARC Prize 2024、NeurIPS - Ariel数据挑战赛2024，还有英伟达和戴尔联合发起的竞赛。特别要说的是英伟达和戴尔联合发起的竞赛，因为它实在太难得了！ 𐟌Ÿ 英伟达和戴尔的竞赛这个竞赛的任务是开发一个预测模型，分析儿童的身体活动和健身数据，以识别不良互联网使用的早期迹象。戴尔和英伟达都是业内巨头，如果你在Kaggle竞赛中表现出色，有可能被大厂的HR注意到，甚至有机会提前进入大厂！而且比赛中还能结识一些人才，拓展自己的视野和人脉。所以，建议那些想往码农方向发展、进大厂的同学，好好规划一下！希望这些信息对你们有帮助，祝大家在Kaggle上取得好成绩！𐟓ˆ

Python金融实战：5000行代码 𐟎‰ 想要深入了解Python在金融领域的应用吗？这本书将带你走进金融编程的世界，展示如何利用Python的强大功能，结合先进的金融模型和高效的数值技术，实现市场一致的估值和对冲方法。 𐟓š 书中详细介绍了各种理论、方法和流程，为读者提供了评估股票指数期权的坚实基础和必要工具。超过5000行的Python脚本和模块，帮助你复现书中的结果和图表，内容涵盖市场数据分析、风险中性估值、蒙特卡洛模拟、模型校准、估值和动态对冲等多个方面。 𐟒ᠦ�䖯𜌩…套网站提供了所有代码和IPython Notebooks，方便你立即执行和自动化。这本书不仅是金融专业人士的指南，也展示了如何利用Python进行高效衍生品分析，对于希望提升工作效率的分析师来说，是一本不可多得的实践指南。

「姜萍」法办写一个自己的事情，就是结合上面那个微博说姜萍的…… 单位里有一个困扰了五十年的难题…… 就是，我们有个加速器，是分成五段的…… 每一段呢，就是把粒子的能量提高一点点…… 然后出现了一个特别匪夷所思的事情，就是，最后两个腔体，如果把电压降到理论值的70%左右…… 从数学模拟上，就完全不工作了…… 但是，在实际运行的时候，调试人员发现，机器完全可以工作，而且效果还非常好…… 这个事情已经发生了五十年，但是没有人能去解释，为什么？所以就当做一个经验来用，但是始终是这个机器的设计者耿耿于怀的…… 几年前吧！法办接触到了这个课题…… 说那就做一下吧…… 数学模型用的是一个专业的数学模型，解非线性的偏微分方程…… 法办自己提出了一个算法…… 后面再用一个蒙特卡洛的粒子跟踪程序计算了一下…… 最后的结果就是数学模型和实验数据一致…… 法办因此发了篇非常好的文章，还被单位领导表扬，送了一朵小红花…… 哈哈，年底奖金还翻倍了…… 其实法办想说的啥呢，就是在现在这个阶段…… 解析能解出来的东西，也就是诸位如果在大学本科阶段学到的数学，已经非常完备了…… 大部分未解的难题，其实是需要有功能强大的计算机自己去写程序算出非线性解的…… 但是，如果要能写这种程序，是需要童子功的，也就是对数学和物理的解析解的熟悉…… 这就是法办这么一个科研民工的一点经验之谈…… [嘻嘻]科研就有一个好处，你做出来了，大家都会给你鼓掌表示敬意…… 没有微博上的那种胡搅蛮缠…… 附图贴一个法办做过报告的片段，就是讲上述问题的……

【阿里巴巴开源推理模型Marco-o1】阿里巴巴团队开源了Marco-o1，旨在增强模型的推理能力，并有效应对开放性问题中缺乏明确标准和可量化奖励的挑战。Marco-o1融合思想链微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）和推理行动策略等多项前沿技术。为了训练Marco-o1，研究人员构建一个多元化的数据集组合，包括Open-O1 CoT数据集、以及专为推理任务设计的Marco-o1指令数据集。这些数据集不仅丰富了模型的学习资源，还特别强化其在处理复杂推理任务时的能力。这种灵活性使得模型能够在保证准确性的前提下，根据计算资源的可用性进行自我调节，从而实现性能与效率的最佳平衡。

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