quantgirluk/aleatory

📦 Python library for Stochastic Processes Simulation and Visualisation

What it solves

Aleatory는 확률 과정의 시뮬레이션 및 시각화를 간소화하도록 설계된 파이썬 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 이산 시간 집합 위에서 다양한 무작위 과정의 궤적(실현)을 생성하고, 그 행동을 시각적으로 표현하는 표준화된 방법을 제공합니다.

How it works

라이브러리는 서로 다른 확률 과정을 나타내는 객체들을 도입합니다. 사용자는 이러한 과정 객체를 인스턴스화하고, 내장 메서드를 사용해 데이터 포인트를 생성하고 플롯을 만들 수 있습니다. numpy 로 난수 생성을 수행하고, scipy, statsmodels, matplotlib 를 활용해 분포 지원 및 시각화를 제공합니다.

Who it’s for

주로 정량 금융, 물리학, 수학 등 분야에서 무작위 보행, 브라운 운동 및 기타 복잡한 확률 모델을 시뮬레이션해야 하는 연구자, 학생, 실무자를 위한 것입니다.

Highlights

  • Extensive Process Library: 브라운 운동, Gaussian Processes(다양한 커널 포함), Hawkes 과정, Vasicek 과정 등 광범위한 1D 과정을 지원합니다.
  • Multi-dimensional Support: 상관 브라운 운동 및 2D 랜덤 워크와 같은 2D 확률 과정을 포함합니다.
  • Concise API: 최소한의 코드로 복잡한 궤적을 생성하고 시각화할 수 있습니다.
  • Integrated Visualization: .draw() 메서드가 내장되어 있어 과정 특성에 대한 빠른 시각적 분석이 가능합니다.