蒙地卡羅模擬
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前言
投資與人生都充滿變數，沒有人能精準預測未來。那麼，我們如何在不確定的世界中做出更好的決策？
蒙地卡羅模型（Monte Carlo Simulation）正是為了這樣的問題而誕生。它透過大量隨機模擬，把「未知的風險」轉化為「可理解的機率分布」，幫助我們看見未來的多種可能。
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【Leveraged ETFs A Risky Double That Doesn't Multiply by Two】
論文研究心得(4)
1. 前言
在前面論文內容討論到槓桿ETF可能會遭遇的問題，例如複利效應導致對數正偏態分布等。對於長期投資來說，報酬與風險的比率越來越小
本文介紹由 OpenAI 發表的強化學習中基準模型，並藉由國外軟體工程師所繪畫的生動動畫來做直覺式的強化學習介紹以及教學。在漫畫中，將會比較蒙地卡羅和 Advantage Actor Critic (A2C) 模擬方法的不同，並將強化學習中的基礎觀念融入漫畫中。