1. 蒙特卡洛分析是什麼
定量分析技術（例如蒙特卡羅模擬）可以通過潛在結果的概率分布幫助項目經理做出決策。
蒙特卡洛模擬技術在很大程度上依賴關鍵變數的隨機性來解決問題。除了關鍵參數，我們還需要了解它們之間的關系以及足夠的數據以進一步分析。
要想深入了解程序管理中的蒙特卡羅模擬讓我們用大多數人熟悉的案例研究使用MS Excel進行一個實驗。
案例研究
Shubham是XYZ公司的首席執行官。在發布計劃之後，他的團隊致力於為客戶提供關鍵功能。Mohit是該公司的項目經理，根據他一直跟蹤的風險和工作進度總結，已經確定了在達到目標交付日期方面的挑戰
步驟1：確定隨機數種子
在我們的場景中，因為我們知道最低的速度（Velocity）和最高速度（Velocity），我們可以得出：MIN (最後3次沖刺的實際速度)+RAND()*(MAX(最後3次沖刺的實際速度)-MIN (最後3次沖刺的實際速度))
我們可以選擇任何函數（例如添加風險或范圍參數），但為了簡單起見，選擇這個函數作為通常考慮調整大小時涉及的工作、復雜性和不確定性的速度。
步驟2：設置試驗
行業標准表明，蒙特卡羅模擬至少有10000次運行。由於我們無論如何都在Excel中進行，因此我們可以進行15000次運行（或更多）。設置一個1至15000的試驗列。
步驟3：隨機運行
為第一次運行作為種子函數設置速度（Velocity）的另一列（如步驟1中所述）。我們現在有兩個15000列，採用運行值填充第一列，第二列填充第一次運行的值。
2. 用蒙特卡羅模擬法研究股市有效嗎
技術面的股票分析有MACD、威廉指標，等等太多了，沒有一種指標是真正能夠完美預測股價漲跌的，消息面，市場供需等多方面考慮才是。
3. 蒙特卡洛模擬具體步驟是什麼
蒙特卡洛模擬法求解步驟應用此方法求解工程技術問題可以分為兩類:確定性問題和隨機性問題。解題步驟如下：
1.根據提出的問題構造一個簡單、適用的概率模型或隨機模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵（如概率、均值和方差等），所構造的模型在主要特徵參量方面要與實際問題或系統相一致
2 .根據模型中各個隨機變數的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。通常先產生均勻分布的隨機數，然後生成服從某一分布的隨機數，方可進行隨機模擬試驗。
3. 根據概率模型的特點和隨機變數的分布特性，設計和選取合適的抽樣方法，並對每個隨機變數進行抽樣（包括直接抽樣、分層抽樣、相關抽樣、重要抽樣等）。
4.按照所建立的模型進行模擬試驗、計算，求出問題的隨機解。
5. 統計分析模擬試驗結果，給出問題的概率解以及解的精度估計。
在可靠性分析和設計中，用蒙特卡洛模擬法可以確定復雜隨機變數的概率分布和數字特徵，可以通過隨機模擬估算系統和零件的可靠度，也可以模擬隨機過程、尋求系統最優參數等。
4. 蒙特卡洛模擬法的應用范圍是什麼
蒙特卡洛模擬法的應用領域主要有：
1.直接應用蒙特卡洛模擬:應用大規模的隨機數列來模擬復雜系統，得到某些參數或重要指標。
2.蒙特卡洛積分:利用隨機數列計算積分，維數越高，積分效率越高。
3.MCMC：這是直接應用蒙特卡洛模擬方法的推廣，該方法中隨機數的產生是採用的馬爾科夫鏈形式。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過設定隨機過程，反復生成時間序列，計算參數估計量和統計量，進而研究其分布特徵的方法。
具體的，當系統中各個單元的可靠性特徵量已知，但系統的可靠性過於復雜，難以建立可靠性預計的精確數學模型或模型太復雜而不便應用時，可用隨機模擬法近似計算出系統可靠性的預計值；隨著模擬次數的增多，其預計精度也逐漸增高。
由於涉及到時間序列的反復生成，蒙特卡洛模擬法是以高容量和高速度的計算機為前提條件的，因此只是在近些年才得到廣泛推廣。 蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬這個術語是二戰時期美國物理學家Metropolis執行曼哈頓計劃的過程中提出來的。
蒙特卡洛模擬方法的原理是當問題或對象本身具有概率特徵時，可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果，根據抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
5. 蒙特卡羅模擬
蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬是一種通過設定隨機過程，反復生成時間序列，計算參數估計量和統計量，進而研究其分布特徵的方法。具體的，當系統中各個單元的可靠性特徵量已知，但系統的可靠性過於復雜，難以建立可靠性預計的精確數學模型或模型太復雜而不便應用時，可用隨機模擬法近似計算出系統可靠性的預計值；隨著模擬次數的增多，其預計精度也逐漸增高。由於涉及到時間序列的反復生成，蒙特卡洛模擬法是以高容量和高速度的計算機為前提條件的，因此只是在近些年才得到廣泛推廣。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬這個術語是二戰時期美國物理學家Metropolis執行曼哈頓計劃的過程中提出來的。
蒙特卡洛模擬方法的原理是當問題或對象本身具有概率特徵時，可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果，根據抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
蒙特卡洛模擬法求解步驟
應用此方法求解工程技術問題可以分為兩類:確定性問題和隨機性問題。
解題步驟如下：
1.根據提出的問題構造一個簡單、適用的概率模型或隨機模型，使問題的解對應於該模型中隨機變數的某些特徵（如概率、均值和方差等），所構造的模型在主要特徵參量方面要與實際問題或系統相一致
2 .根據模型中各個隨機變數的分布，在計算機上產生隨機數，實現一次模擬過程所需的足夠數量的隨機數。通常先產生均勻分布的隨機數，然後生成服從某一分布的隨機數，方可進行隨機模擬試驗。
3. 根據概率模型的特點和隨機變數的分布特性，設計和選取合適的抽樣方法，並對每個隨機變數進行抽樣（包括直接抽樣、分層抽樣、相關抽樣、重要抽樣等）。
4.按照所建立的模型進行模擬試驗、計算，求出問題的隨機解。
5. 統計分析模擬試驗結果，給出問題的概率解以及解的精度估計。
蒙特卡洛模擬法的應用領域
蒙特卡洛模擬法的應用領域主要有：
1.直接應用蒙特卡洛模擬:應用大規模的隨機數列來模擬復雜系統，得到某些參數或重要指標。
2.蒙特卡洛積分:利用隨機數列計算積分，維數越高，積分效率越高。
3.MCMC:這是直接應用蒙特卡洛模擬方法的推廣，該方法中隨機數的產生是採用的馬爾科夫鏈形式。
6. 什麼是蒙特卡洛模擬( Monte Carlo simulation)
蒙特卡洛模擬又稱為隨機抽樣或統計試驗方法，屬於計算數學的一個分支，它是在上世紀四十年代中期為了適應當時原子能事業的發展而發展起來的。傳統的經驗方法由於不能逼近真實的物理過程，很難得到滿意的結果，而蒙特卡羅方法由於能夠真實地模擬實際物理過程，故解決問題與實際非常符合，可以得到很圓滿的結果。
蒙特卡洛隨機模擬法的原理是當問題或對象本身具有概率特徵時，可以用計算機模擬的方法產生抽樣結果，根據抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
蒙特卡洛隨機模擬法 - 實施步驟抽樣計算統計量或者參數的值；隨著模擬次數的增多，可以通過對各次統計量或參數的估計值求平均的方法得到穩定結論。
(6)蒙特卡洛模擬股票分析擴展閱讀
基本原理思想
當所要求解的問題是某種事件出現的概率，或者是某個隨機變數的期望值時，它們可以通過某種「試驗」的方法，得到這種事件出現的頻率，或者這個隨機變數的平均值，並用它們作為問題的解。這就是蒙特卡羅方法的基本思想。
蒙特卡羅方法通過抓住事物運動的幾何數量和幾何特徵，利用數學方法來加以模擬，即進行一種數字模擬實驗。它是以一個概率模型為基礎，按照這個模型所描繪的過程，通過模擬實驗的結果，作為問題的近似解。可以把蒙特卡羅解題歸結為三個主要步驟：構造或描述概率過程；實現從已知概率分布抽樣；建立各種估計量。
7. 什麼是蒙特卡洛分析
蒙特卡羅分析法（統計模擬法），是一種採用隨機抽樣統計來估算結果的計算方法，可用於估算圓周率，由約翰·馮·諾伊曼提出。由於計算結果的精確度很大程度上取決於抽取樣本的數量，一般需要大量的樣本數據，因此在沒有計算機的時代並沒有受到重視。
利用蒙特卡羅分析法可用於估算圓周率，如圖，在邊長為 2 的正方形內作一個半徑為 1 的圓，正方形的面積等於 2×2=4，圓的面積等於 π×1×1=π，由此可得出，正方形的面積與圓形的面積的比值為 4:π。
現在讓我們用電腦或輪盤生成若干組均勻分布於 0-2 之間的隨機數，作為某一點的坐標散布於正方形內，那麼落在正方形內的點數 N 與落在圓形內的點數 K 的比值接近於正方形的面積與圓的面積的比值，即，N:K ≈ 4:π，因此，π ≈ 4K/N 。
用此方法求圓周率，需要大量的均勻分布的隨機數才能獲得比較准確的數值，這也是蒙特卡羅分析法的不足之處。
(7)蒙特卡洛模擬股票分析擴展閱讀：
使用蒙特·卡羅方法進行分子模擬計算是按照以下步驟進行的：
1． 使用隨機數發生器產生一個隨機的分子構型。
2． 對此分子構型的其中粒子坐標做無規則的改變，產生一個新的分子構型。
3． 計算新的分子構型的能量。
4． 比較新的分子構型於改變前的分子構型的能量變化，判斷是否接受該構型。
若新的分子構型能量低於原分子構型的能量，則接受新的構型，使用這個構型重復再做下一次迭代。 若新的分子構型能量高於原分子構型的能量，則計算玻爾茲曼因子，並產生一個隨機數。
若這個隨機數大於所計算出的玻爾茲曼因子，則放棄這個構型，重新計算。 若這個隨機數小於所計算出的玻爾茲曼因子，則接受這個構型，使用這個構型重復再做下一次迭代。
5． 如此進行迭代計算，直至最後搜索出低於所給能量條件的分子構型結束。
項目管理中蒙特·卡羅模擬方法的一般步驟是：
1．對每一項活動，輸入最小、最大和最可能估計數據，並為其選擇一種合適的先驗分布模型；
2．計算機根據上述輸入，利用給定的某種規則，快速實施充分大量的隨機抽樣
3．對隨機抽樣的數據進行必要的數學計算，求出結果
4．對求出的結果進行統計學處理，求出最小值、最大值以及數學期望值和單位標准偏差
5．根據求出的統計學處理數據，讓計算機自動生成概率分布曲線和累積概率曲線(通常是基於正態分布的概率累積S曲線)
6．依據累積概率曲線進行項目風險分析。
8. 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
Excel 做蒙特卡洛模擬的具體操作步驟如下：
1、打開Excel表格，填寫三個活動時間估算的樂觀值，最可能值和悲觀值。
9. 怎麼用 Excel 做蒙特卡洛模擬
下面試模擬一隻股票價格的例子。假設股票價格的對數收益率服從正態分布，均值為0，每日變動標准差為0.1，模擬股票價格1年的路徑，過程如下：
最後，做完這個還是蠻有成就感的。