Simulação de Monte Carlo com Python

Introdução

Existem muitos modelos sofisticados que as pessoas podem construir para resolver um problema de previsão. No entanto, eles costumam se limitar a modelos simples do Excel com base em valores históricos médios, intuição e algumas heurísticas específicas de domínio de alto nível para resolver um problema de previsão. Essa abordagem pode ser precisa o suficiente para o problema em questão, mas existem alternativas que podem adicionar mais informações à previsão com uma quantidade razoável de esforço adicional.

Uma abordagem que pode produzir uma melhor compreensão da gama de resultados potenciais e ajudar a evitar a “falhas das médias” é a simulação de Monte Carlo.

Este site descreverá como usar Python com Pandas, Numpy e muitas outras bibliotecas, para construir uma simulação de Monte Carlo que realize previsões valores potenciais para vários temas que serão tratados aqui. Essa abordagem deve ser simples o suficiente para que possa ser usada para outros problemas que você possa encontrar, mas também poderosa o suficiente para fornecer percepções que um modelo básico de “intuição”, por si só, não pode fornecer.