σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Parcours Calculus›Module 2 · Gradients et intégrales›Sujet 2.3·~45 minIntermédiaire

Intégrales multivariées par Monte Carlo

Position dans le parcoursModule 2 sur 4 · Sujet 3 sur 3
2.3 Intégrales multivariées par Monte Carlo
—Score du lab— / 100XP total—Série—

Des intégrales par échantillonnage

Une intégrale multiple additionne une fonction sur une région, ∬Rf dA\iint_R f\,dA∬R​fdA. Peu peuvent se résoudre à la main, et pourtant la finance en regorge : le gain espéré d'un dérivé, la probabilité d'une perte, le prix d'une option sur panier sont des intégrales sur de nombreuses dimensions.

∫Rf dV≈V⋅1N∑i=1Nf(xi)\int_R f\,dV \approx V\cdot\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} f(\mathbf{x}_i)∫R​fdV≈V⋅N1​i=1∑N​f(xi​)(1)

Monte Carlo estime l'intégrale par échantillonnage. Tirez NNN points aléatoires xi\mathbf{x}_ixi​ uniformément dans une région de volume connu VVV contenant le domaine, faites la moyenne de fff sur ces points et multipliez par VVV. L'estimation est elle-même aléatoire, avec une erreur standard σ/N\sigma/\sqrt{N}σ/N​ : pour diviser l'erreur par deux, il faut quatre fois plus de points.

Son grand avantage est la dimension. Une grille de 10 points par axe exige 10d10^d10d points en dimension ddd, soit 101010^{10}1010 pour d=10d=10d=10. L'erreur de Monte Carlo diminue toujours en 1/N1/\sqrt{N}1/N​ quel que soit ddd. Pour des aires et volumes, cela se réduit à « touché ou raté » : la fraction de points aléatoires tombant dans la forme, multipliée par le volume de la boîte.

  • Estimation : VVV fois la moyenne de fff sur des points aléatoires uniformes.
  • Erreur standard : σ/N\sigma/\sqrt{N}σ/N​ ; quatre fois plus de points la divisent par deux.
  • Touché ou raté : l'aire ou le volume est la fraction de points à l'intérieur fois le volume de la boîte.
Un volume par « touché ou raté »Lancez des points aléatoires dans le cube [−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3, de volume 8. Un point est dans la boule unité si x2+y2+z2≤1x^2+y^2+z^2\le 1x2+y2+z2≤1. La fraction exacte à l'intérieur est 4π/38=π6≈0,5236\frac{4\pi/3}{8}=\frac{\pi}{6}\approx 0{,}523684π/3​=6π​≈0,5236 ; avec 100 000 points, environ 52 360 tombent à l'intérieur, avec une erreur standard p(1−p)/N≈0,0016\sqrt{p(1-p)/N}\approx 0{,}0016p(1−p)/N​≈0,0016 sur la fraction.
La réponse change avec la graineDeux exécutions avec des graines différentes donnent des estimations légèrement différentes, car l'estimation est aléatoire. Indiquez toujours l'erreur standard à côté de la valeur, et fixez la graine quand il vous faut un résultat reproductible, comme le font les labs de ce cours.

Lab : ce qui est noté

  • Une intégrale double exacte15 pts
  • L'erreur standard15 pts
  • Combien de points en plus15 pts
  • Un volume par « touché ou raté »15 pts
  • Pourquoi Monte Carlo en grande dimension10 pts
  • La recette de Monte Carlo10 pts
  • Pourquoi l'échantillonnage marche20 pts
0/ 7 traités
Exercices
1Réponse numérique15 ptsSans réponse

Calculez ∫01∫01xy dx dy\int_0^1\int_0^1 xy\,dx\,dy∫01​∫01​xydxdy. C'est la valeur dont une estimation de Monte Carlo doit s'approcher.

I=I =I=accepté : ± 0.001
2Réponse numérique15 ptsSans réponse

Les valeurs f(xi)f(\mathbf{x}_i)f(xi​) ont un écart-type σ=0,5\sigma=0{,}5σ=0,5 et vous utilisez N=10 000N=10\,000N=10000 points. Quelle est l'erreur standard σ/N\sigma/\sqrt{N}σ/N​ de la moyenne ?

SE=SE =SE=accepté : ± 0.0001
3Réponse numérique15 ptsSans réponse

Par quel facteur faut-il multiplier NNN pour ramener l'erreur standard au quart de sa valeur ?

factor=factor =factor=accepté : ± 0.001
4Réponse numérique15 ptsSans réponse

Des points aléatoires remplissent le cube [−1,1]3[-1,1]^3[−1,1]3. Quelle fraction doit tomber dans la boule unité ? Donnez π/6\pi/6π/6 à 4 décimales.

p=p =p=accepté : ± 0.001
5Choix10 ptsSans réponse

Pourquoi préfère-t-on Monte Carlo à une grille pour une intégrale en dimension 10 ?

6Remettre les étapes dans l'ordre10 ptsSans réponse

Mettez dans l'ordre les étapes d'une intégrale de Monte Carlo.

Faites glisser pour réordonner, ou placez le focus sur un élément, Espace pour le soulever, les flèches pour le déplacer et Espace pour le déposer.

  1. 1Évaluer fff en chaque point
  2. 2Choisir une boîte de volume connu VVV contenant la région
  3. 3Faire la moyenne des valeurs et multiplier par VVV
  4. 4Tirer NNN points aléatoires uniformément dans la boîte
7Expliquer avec des mots20 ptsSans réponse

En deux ou trois phrases, expliquez comment on calcule une estimation de Monte Carlo, à quelle vitesse son erreur diminue et pourquoi cela compte en grande dimension.

Mode mathsSaisie au clavier ou en LaTeXExercice 1 sur 7 · Ctrl ⏎ pour vérifier

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