蒙特卡罗方法一般分为三个步骤:
    (1)构造随机的概率的过程
    (2)从构造随机概率分布中抽样
    (3)求解估计量

    算法的应用

    求解积分问题
    对被积分函数的变量在某一区间内进行随机均匀抽样，然后对抽样点的函数值求平均，从而可以得到函数积分的近似值。此种方法的理论基础是概率论的中心极限定理，其不随积分维数的改变而改变。

    机器学习
    蒙特卡洛算法也常用于机器学习，特别强化学习算法。一般情况下，针对得到的样本数据集创建相对模糊的模型，通过蒙特卡罗方法对于模型中的参数进行选取，使之于原始数据的残差尽可能的小，从而达到创建模型拟合样本的目的。

    金融领域
    用随机过程理论进行理论建模，在必要时使用蒙特卡罗算法对模型做数值模拟，比如预测未来收益和走势，感兴趣的读者可以阅读好文推荐的内容。当然，一个复杂的问题不可能依靠一个蒙特卡罗模拟就解决，需要大量的其他方法如随机过程、机器学习相关方法、博弈论涉及的方法等