1.6 蒙地卡罗模拟
有研究人员对股价走势使用蒙地卡罗模拟（Monte Carlo Simulation），希望预测价格未来的走势。蒙地卡罗模拟法是利用随机过程大量仿真出资产的未来价格路径，进而仿真出资产组合价值的概率分配。
蒙地卡罗仿真法假设投资组合的价格变动服从某种随机过程，因此可以借由计算机仿真，产生几百次、几千次甚至几万次可能价格的路径，并依此建构投资组合的报酬分配（目标价格设定)，进而推估其风险值。
蒙地卡罗模拟法是一种基于大数法则的实证方法，实验的次数越多，它的平均值也就会越趋近于理论值。但实际发生的事件有时与预测的相差甚远。
蒙地卡罗仿真法最能涵盖投资组合的各种风险因子，特别是一些难以进行估算的非线性投资组合，例如期权等。只要假设合理，此模拟能将分布精确地呈现出来。
蒙地卡罗模拟法假设股价的变动过程遵守布朗运动规则，因此，股价服从常态分布（Log-normal Distribution）。但是，股价很多时候是不服从常态分布的。
蒙地卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）可以向投资者展示其投资目标可能或不可能实现。蒙地卡罗法比“股票一年一年的回报虽不稳定，但长期来看平均回报可达10%”诸如此类的说法更加科学。
蒙地卡罗模拟法并非万能。蒙地卡罗模拟法要求使用一些合理的假设如波动率、预期回报和通货膨胀率等，但如果输入脱离现实的数据，得到的也只能是脱离现实的结果。
蒙地卡罗仿真法常常输出实现目标的概率，但计算得出的成功概率到底多高才令人感到舒适？一般70%的成功概率是可以接受的数字。
下面的例子是假设2008年1月投资100万美元于标普500股票，7.5年后（2015年6月）的可能回报。
最坏的回报是25%，未来资产组合价值125万美元；概率75%。
最佳的回报是410%，未来资产组合价值410万美元；概率5%。
平均回报是200%，未来资产组合价值200万美元；概率50%。
模拟输出图如下：
