quantgirluk/aleatory
📦 Python library for Stochastic Processes Simulation and Visualisation
What it solves
Aleatory は、確率過程のシミュレーションと可視化を簡素化することを目的とした Python ライブラリです。離散時間集合上でさまざまなランダムプロセスの軌跡（実現）を生成し、その挙動を視覚的に表現する標準化された方法を提供します。
How it works
このライブラリは、異なる確率過程を表すオブジェクトを導入します。ユーザーはこれらのプロセスオブジェクトをインスタンス化し、組み込みメソッドを使ってデータポイントを生成し、プロットを作成できます。numpy を用いた乱数生成と、scipy、statsmodels、matplotlib による分布サポートと可視化を活用しています。
Who it’s for
主に、定量金融、物理学、数学などの分野で、ランダムウォークやブラウン運動、その他複雑な確率モデルのシミュレーションが必要な研究者、学生、実務家向けです。
Highlights
- Extensive Process Library: ブラウン運動、Gaussian Processes（さまざまなカーネル付き）、Hawkes プロセス、Vasicek プロセスなど、幅広い 1 次元プロセスをサポート。
- Multi-dimensional Support: 相関ブラウン運動や 2 次元ランダムウォークなど、2 次元確率過程を含む。
- Concise API: 最小限のコードで複雑な軌跡の生成と可視化が可能。
- Integrated Visualization:
.draw()メソッドが組み込まれており、プロセス特性の迅速な視覚分析が行えます。