Python pour la finance

CHAPITRE 18 Simulation de modèles financiers

Le but de la science n’est pas d’analyser ou de décrire le monde réel, mais d’en produire des modèles utiles.

—Edward de Bono

Nous avons fourni dans le Chapitre 12 quelques détails au sujet de la simulation de Monte Carlo comme processus stochastique, en utilisant Python et NumPy. Nous allons exploiter ces techniques dans ce chapitre pour mettre en place des classes de simulation qui vont constituer le composant central du paquetage DX en cours de création. Nous allons nous limiter à trois processus stochastiques parmi les plus utilisés. Voici les sections de ce chapitre :

• Génération de nombres aléatoires. Nous définissons une fonction qui se charge de générer des valeurs aléatoires en distribution ...