金融リスク管理における C++ のシミュレーションとモデリング

金融リスク管理では、C++ は次の目的で使用されます。 モンテカルロ シミュレーション: 金融商品のリスクとリターンの評価。ブラック ボックス モデリング: 機械学習を通じて複雑な金融商品のモデルを構築します。

金融リスク管理における C++ シミュレーションとモデリング

はじめに

現在の急速に変化する金融市場において、リスク管理は金融機関の安定を確保するために極めて重要です。 C++ は、複雑な金融商品のシミュレーションとモデリングに使用される効率的で強力なコンピューティング機能により、金融リスク管理の分野で重要な役割を果たしています。

モンテカルロシミュレーション

モンテカルロシミュレーションは、金融商品のリスクとリターンを評価するために金融リスク管理で広く使用されているモンテカルロシミュレーション手法です。 C++ の計算能力により、多数のシミュレーションを迅速かつ効率的に実行し、正確なリスク推定を生成できます。

例

ブラック ショールズ モデルで幾何学的なブラウン運動をシミュレートする次のサンプル C++ コードを考えてみましょう:

#include <random>
#include <cmath>

double bm_sample(double mu, double sigma, double t) {
  std::random_device rd;
  std::mt19937 gen(rd());
  std::normal_distribution<double> distribution(0, 1);
  return mu * t + sigma * sqrt(t) * distribution(gen);
}

このコードは、ブラック ショールズ モデルのパラメーターに基づいて、オプションの原資産価格のランダム サンプルを生成します。モデル。

ブラックボックス モデリング

シミュレーションに加えて、C++ を使用してブラック ボックス モデルを構築し、複雑な金融商品の動作を実行可能モデルに組み込みます。これらのモデルは通常、ニューラル ネットワークやサポート ベクター マシンなどの機械学習技術を使用します。

例

次の C++ コード例は、オプション価格を予測するための単一の隠れ層を持つ単純なニューラル ネットワークをトレーニングする方法を示しています。

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

int main() {
  // 定义训练数据
  vector<double> inputs = { 0.5, 1.0, 1.5 };
  vector<double> outputs = { 0.7, 1.1, 1.4 };

  // 训练神经网络
  vector<double> weights = ...  // 使用训练算法计算的权重

  // 预测期权价格
  double price = ... // 使用训练后的权重和新的输入预测期权价格

  cout << "预测价格：" << price << endl;
  return 0;
}

結論

C++ は、シミュレーションと複雑な金融商品のモデリング。モンテカルロ シミュレーションとブラックボックス モデリングを通じて、金融機関はリスクとリターンを正確に評価し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

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