投资者在投资前应对目标公司的股票风险价值进行分析。为评价a和b两支股票的风险，首先对样本数据进行了详细的阐述，并进行了可视化展示，以揭示其基本规律和特征。然后，基于蒙特卡罗模拟算法建立了随机过程模型，以计算股票的平均收益率与风险。通过计算得到股票位于99%置信水平下的VAR，从而对其投资风险进行评价。通过对股票编号为000001.SZ、300231.SZ、002332.SZ、2012年01月04日-2018年12月28日时段的股票数据进行分析，证明了本模型的有效性。

蒙特卡罗模拟未来苹果的股票价格 简而言之，蒙特卡洛模拟是对事件未来结果的模拟。 在本练习中，我建立了蒙特卡洛模型来模拟苹果超过3000次试用的未来可能价格的分布。 我能够从模拟中发现一些有趣的统计数据 使用针对苹果的12年Yahoo Finance API历史股票数据集，我根据每日的收益波动率（观察和模拟）产生了未来的随机冲击。 所有这些都是在假设正态分布并使用numpy的前提下得出的，我得出的结论是，苹果提供的上行空间多于下行的潜力。 为什么我决定使用Python： 我相信使用Python（