２. "Implementing QuantLib"の和訳
Chapter-VI The Monte Carlo Framework
< はじめに >
モンテカルロ法の考え方は、噓のように単純です。即ち、乱数を使ってPath（確率変数の拡散過程）を生成し、それぞれのPath上での商品の価格を計算し、その平均値を計算するだけです。しかし、（私が今並べたプロセスの見かけ通り単純であったと仮定しても。実際には違いますが。） このモデルの実装方法は幾通りもあります。疑似乱数それとも準乱数を使うのか？いつシミュレーションを終わらせるのか？どのような計算結果を返すべきなのか？より進んだテクニックとして、尤度比やPath-wise Greeks（Path毎の感応度）の計算はどうするのか？
QuantLibライブラリーの開発者のミッションは、もし彼がそれを受け入れるとすれば、ユーザーに対して、その大半の（できるなら全ての）選択肢を、他のプロセスへの影響を気にする事なく利用可能にしてあげる事、また対象となる確率過程をpolymorphic (多相的)に使えるようにモデル化する事、そして何よりも、それらの機能を集約してモンテカルロシミュレーションの枠組みを構築し、シミュレーションを実際に実行できるようにする事です。 このChapterの前半の部分は、モンテカルロ法全体の枠組みをどうデザインしたかについて、および上記の要求についてどの程度満たしているのか（あるいは足りないのか）について説明します。後半部分は、モンテカルロ法をどのようにして、Chapter 2で説明した“PricingEngine”に統合していくのか、その概要を説明します。
<ライセンス表示>
QuantLibのソースコードを使う場合は、ライセンス表示とDisclaimerの表示が義務付けられているので、添付します。 ライセンス