記述してみよう......というのが本稿である。(日)コーシー分布でブラック・ショールズ・モデル?最初に断わるが、これは失敗した実験の記録である。実験のアイデアは単純なもの。2項モデルの近似式としてブラック=ショールズ式が使えるが、2項モデルの話は当然、モンテカルロ法でやってもよいはず。distribution)の乱数を使ってみたら、どうなるかやってみよう......というのが今回のアイデアである。ブラック=ショールズ式が正規分布のブラウン運動なのだから、正規分布の乱数を使ってみるのは、元の2項モデルと同じ値になりそうだ......とまず考えた。次に、それができるなら、株価の変動は、べき分布(冪分布)だとよく言われるが、べき分布の一つであるコーシー分布の乱数を使ってみたら、ブラック=ショールズ・モデルにコーシー分布を適用したものになるのではないか......と考えた。結論を述べれば、正規分布の乱数を使うのは確かに2項モデルと変わらないように見える。モンテカルロ法はかなり粗い結果しか出ないので、そう見えるだけかもしれないが、そう言えそうに見える。コーシー分布を使うのは、分割したときの「ボラティリティ」にあたる値をどうすれば良いかがわからず、うまく適用できなかった。その点から、この実験は失敗だと言える。コーシー分布を使うと、外れ値が多くなるため、元のブラック=ショールズ式で求めるオプション価格よりかなり高い価格が必要になることは、なんとなくわかった。ローゼンハウスの『モンティ・ホール問題テレビ番組から生まれた史上最も議論を呼んだ確率問題の紹介と解説』という本が出た。この本は、モンティ・ホール問題について詳しく、この本が出る前に私が考えていた問題の拡張についても書かれてしまっていた。この本を読んで、一旦は、私がこれ以上、この問題について何か書く必要はないかと思った。それからしばらくして、私がやったことも少しは意味があるかと思い直し、私の思考の跡を備忘的に記録するため、ちょっとした確率モデルのシミュレーションに関する論考を足して、レポートにしておくことにした。(金)タロットの偶奇で易の卦を出すトランプやタロットといったカードで易の卦を出すとき、一度出たカードは次には出なくなることから、カードの数のパリティー(奇数か偶数か)で卦を診ようとすると微妙に結果が偏ることになる。本稿では、易の卦を出す簡単な方法がすでにいろいろある中、あえて複雑な操作を用い、この結果の偏りを減らす方法を考案する。wait_and_lock※その1の最後に「「虚実行」またはこの仕組みの大きなミスについて」として追記したようにこのフレームワークには大きなミスが見つかっている。以下は参考のために残しておく議論である。※その1で、このフレームワークにおいて「入力待ち...は...特殊な枝刈りの仕方」ではないかというアイデアを書いた。本稿では、それを実装してみる。変更するのを待てば良い。仕様の木の深さを無限に大きくすることになる。する「wait_and_lock」と呼ぶべき機構を考えることができる。なければ、それを枝刈りするだけで良い。簡易で、枝を伸ばすのではなく枝を刈るのだから効率的ですらある。並列処理の総当り※最後に追記するようにこの記事には大きなミスが見つかった。以下は参考のために残しておく議論である。機構において、その依存を総当たり的に調べるプログラムを(Perlで)書いた。総当たり的なので、特に工夫があるといえるわけではなく、おそらく他の方が特に言及することなく為していることについて、たまたま私もプログラムする順番が回ってきたぐらいのことになると思う。「車輪の再発明」だが、調べるよりは自分で作ったほうが早い部類の話で、記号論理をやった人間にとって示唆に富む部分があるという印象を受けたので、ブログに書いておくことにした...といったところ。上でエミュレートするという話ではまったくない。プログラム自体は、シングルプロセスで終了する形をとる。シミュレーションができたと考える点にある。設計したタロットカードを使ったソリティアの一種。ブラウザゲームとして登場。Tips)ブラウザからアプリを起動とかイロイロ。