O método Monte Carlo ou análise Monte Carlo é uma técnica estatística que se baseia em amostras aleatórias repetidas para obter resultados numéricos. O seu nome é derivado da cidade de Monte Carlo no Mónaco, onde o Casino Monte Carlo original foi localizado.
O método Monte Carlo é usado em muitas áreas, incluindo finanças, física, química, biologia e ciência da computação. É frequentemente usado para estimar o valor de uma quantidade desconhecida, calculando a média de um grande número de testes.
A idéia básica por trás do método Monte Carlo é usar a aleatoriedade para resolver problemas que podem ser difíceis ou impossíveis de resolver usando métodos determinísticos. Por exemplo, considere o problema de estimar o valor de pi. Uma maneira de fazer isso é gerar aleatoriamente um grande número de pontos dentro de um círculo unitário e contar o número de pontos que caem dentro do círculo. A razão entre o número de pontos no círculo e o número total de pontos gerados será uma estimativa de pi/4. Quanto mais pontos forem gerados, mais precisa será a estimativa.
O método Monte Carlo pode ser usado para estimar o valor de pi com um grau de precisão muito maior do que este simples exemplo. Entretanto, a idéia básica é a mesma: usar aleatoriedade para resolver problemas que podem ser difíceis ou impossíveis de resolver usando métodos determinísticos. Monte Carlo é uma máquina de aprendizagem? Não, Monte Carlo não é uma máquina de aprendizagem.
Os métodos de Monte Carlo são um conjunto de métodos numéricos que utilizam a amostragem aleatória para obter resultados numéricos. São frequentemente utilizados em situações em que os métodos directos seriam demasiado intensivos em termos computacionais.
As máquinas de aprendizagem, por outro lado, são um tipo de inteligência artificial que foram concebidas para aprender com os dados. São frequentemente utilizadas para tarefas como a classificação e a previsão.
O que é o método de avaliação Monte Carlo?
Nas finanças, o método de avaliação Monte Carlo é uma forma de avaliar opções, onde o activo subjacente é modelado como um processo estocástico. Isto significa que o valor futuro do ativo não é conhecido com certeza, mas é modelado como uma distribuição de probabilidade. O método Monte Carlo envolve a simulação de muitos cenários futuros possíveis para o ativo e, em seguida, o uso dessas simulações para estimar o valor da opção.
Existem várias formas diferentes de gerar os cenários aleatórios para o valor futuro do ativo. Um método popular é usar uma equação diferencial estocástica (SDE) para gerar o caminho do ativo. Uma vez gerado o caminho do ativo, o valor da opção pode ser calculado usando um modelo como o modelo Black-Scholes.
A vantagem do método de avaliação Monte Carlo é que ele pode ser usado para avaliar opções sobre ativos com processos estocásticos complexos, tais como commodities ou derivativos de crédito. A desvantagem é que ele pode ser computacionalmente intensivo e pode exigir um grande número de simulações para gerar uma estimativa precisa do valor da opção.
Que software é usado para a simulação Monte Carlo?
Não há um software específico que seja usado para simulações Monte Carlo, pois há muitos programas de software diferentes que podem ser usados para este fim. Alguns exemplos de programas de software que podem ser usados para simulações de Monte Carlo incluem:
-R
-Python
-MATLAB
-Simulink
-LabVIEW
Porque é usada a pesquisa Monte Carlo?
A pesquisa em árvore Monte Carlo (MCTS) é um algoritmo de pesquisa heurística para alguns tipos de processos de decisão, mais notadamente aqueles empregados no jogo AI. Ele combina uma técnica de memorização chamada Monte Carlo sampling com uma busca em árvore. O algoritmo demonstrou ser particularmente eficaz em domínios onde o futuro é inerentemente imprevisível, e onde políticas de decisão simples baseadas em regras são insuficientes.
O MCTS foi proposto pela primeira vez por Robert E. Schapire em 2002. Mostrou-se eficaz em uma variedade de jogos, incluindo Go, xadrez e Shogi.
O que é o método Monte Carlo na IA?
O método Monte Carlo é uma técnica matemática que usa amostragem aleatória para estimar quantidades difíceis de calcular. Ele é comumente usado em simulações de computador para aproximar os resultados de processos complexos que seriam proibitivamente demorados para calcular usando métodos tradicionais.
A idéia básica por trás do método Monte Carlo é gerar um grande número de amostras aleatórias a partir de um processo complexo e depois usar os resultados dessas amostras para estimar a quantidade desejada. A qualidade da estimativa depende do número de amostras geradas; quanto mais amostras, melhor é a estimativa.
Os métodos Monte Carlo são particularmente adequados para problemas em que o processo a ser simulado é estocástico (isto é, envolvendo aleatoriedade), como muitos processos do mundo real são. Por exemplo, eles podem ser usados para estimar o valor de pi através da simulação do processo de atirar dardos a um alvo circular.
Os métodos de Monte Carlo também podem ser usados na aprendizagem de máquinas para aproximar os resultados de problemas complexos de otimização. Por exemplo, eles podem ser usados para encontrar o mínimo global de uma função que é muito difícil de otimizar usando métodos tradicionais.
Em geral, o método Monte Carlo pode ser usado para aproximar os resultados de qualquer processo que seja demasiado difícil de calcular directamente.