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蒙特卡洛模拟在股票量化风险管理中的具体应用方式是什么？​
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应用场景：
风险价值（VaR）计算：通过模拟资产价格的大量随机路径（如几何布朗运动），估计极端行情下的最大损失（如 95% 置信度的 VaR）。

压力测试：模拟黑天鹅事件（如 2008 年金融危机、2020 年疫情暴跌）对投资组合的冲击，评估抗风险能力。

期权定价：模拟标的资产价格路径，计算期权的期望收益（如欧式期权的蒙特卡洛定价）。

资产配置优化：模拟不同资产组合的收益分布，寻找最优风险收益比（如马克维茨有效前沿）。
实施步骤：
定义风险因子：如股票价格、波动率、相关性。建立概率模型：假设价格服从对数正态分布，波动率服从 GARCH 过程等。

生成模拟路径：利用随机数生成器（如伪随机数、准蒙特卡洛方法）生成数万条路径。

计算风险指标：统计所有路径的损失分布，确定 VaR、预期尾部损失（ES）等。

结果分析：识别高风险资产或组合，调整仓位或对冲（如买入看跌期权）。

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