Mô phỏng Monte Carlo là gì? – Mô phỏng Monte Carlo trên Amazon Web Services

Mô phỏng Monte Carlo là một mô hình xác suất có thể bao gồm yếu tố không chắc chắn hoặc ngẫu nhiên trong dự đoán. Khi sử dụng mô hình xác suất để mô phỏng một kết quả, bạn sẽ thu được kết quả khác nhau sau mỗi lần mô phỏng. Ví dụ: khoảng cách giữa nhà và văn phòng của bạn là cố định. Tuy nhiên, mô phỏng xác suất có thể dự đoán thời gian di chuyển khác nhau bằng cách xem xét các yếu tố như tắc nghẽn giao thông, thời tiết xấu và sự cố hỏng xe.  

Ngược lại, các phương pháp dự báo thông thường có tính tất định hơn. Chúng mang lại một câu trả lời rõ ràng cho dự đoán và không thể xem xét tới tính không chắc chắn. Ví dụ: chúng có thể cho bạn biết thời gian di chuyển tối thiểu và tối đa, nhưng cả hai câu trả lời đều kém chính xác hơn.  

Lợi ích của mô phỏng Monte Carlo

Mô phỏng Monte Carlo cung cấp nhiều kết quả có thể xảy ra và xác suất của mỗi kết quả từ một tập lớn các mẫu dữ liệu ngẫu nhiên. Phương pháp này cung cấp một kết quả rõ ràng hơn so với dự báo tất định. Ví dụ: hoạt động dự báo rủi ro tài chính đòi hỏi phân tích hàng chục hoặc hàng trăm yếu tố rủi ro. Các nhà phân tích tài chính sử dụng mô phỏng Monte Carlo để đưa ra xác suất của mọi kết quả có thể xảy ra. 

Lịch sử của mô phỏng Monte Carlo 

John von Neumann và Stanislaw Ulam đã phát minh ra mô phỏng Monte Carlo, hay phương pháp Monte Carlo vào những năm 1940. Họ đặt tên phương pháp này theo sòng bạc nổi tiếng ở Monaco vì phương pháp này sở hữu các đặc điểm ngẫu nhiên tương đồng với trò roulette.