Essie2022-08-26 10:41:41

你好，
最常见的两种模拟方法是历史模拟法与蒙特卡洛模拟。
历史模拟法，通过在许多不同的历史区间内随机抽取样本收益率（打乱收益率的时间顺序）并以此进行模拟，历史模拟法在历史数据的基础上考虑了数据的随机性。
回测和历史模拟法，都基于历史数据去预测未来，不同点在于回测的数据发生是确定性的，也就是数据都按照时间顺序进行排列；而历史模拟法是随机地从历史数据中抽取收益率，其数据并不按照时间顺序来排列，是非确定性的。
在利用历史数据进行模拟时，如果历史数据很有限，且多次模拟所需的样本数据大于历史数据，那么就可以使用bootstrapping。由于多次抽样模拟所需的数据总量往往大于历史数据量，所以分析师每次抽样时就会把之前所抽中的样本收益率放回总体中进行下一次抽样，这种随机抽样方法也叫重抽样法。

蒙特卡洛模拟，不依赖历史数据，是每个关键变量都被给定一个统计分布，从中产生随机的变量值，之后将变量值输入模型并得到模拟结果。这个方法下用不到boostrapping。