Simularea Monte Carlo este o metodă statistică. Aceasta este utilizată pentru a rezolva probleme matematice complexe prin generarea de variabile aleatorii.
Simularea Monte Carlo sau metoda Monte Carlo își datorează numele faimosului cazinou din Principatul Monaco. Ruleta este cel mai faimos joc de cazino și, de asemenea, cel mai simplu exemplu de mecanism de generare a numerelor aleatorii.
Cheia acestei metode este să înțelegem termenul „simulare”. Efectuarea unei simulări constă în repetarea sau duplicarea caracteristicilor și comportamentelor unui sistem real. Astfel, obiectivul principal al simulării Monte Carlo este acela de a încerca să imite comportamentul variabilelor reale pentru, în măsura posibilului, să analizeze sau să prezică modul în care acestea vor evolua.
Prin simulare, ele pot fi rezolvate de la probleme foarte simple la probleme foarte complexe. Unele probleme pot fi rezolvate cu un pix și hârtie. Cu toate acestea, majoritatea necesită utilizarea unor programe de calculator precum Excel, R Studio sau Matlab. Fără aceste programe, rezolvarea anumitor probleme ar dura foarte mult.
La ce folosește simularea Monte Carlo?
Important este să știi la ce folosește această metodă. Adică, cazuri specifice pentru a înțelege importanța metodei.
Sunteți gata să investiți pe piețe?
Unul dintre cei mai mari brokeri din lume, eToro, a făcut investițiile pe piețele financiare mai accesibile. Acum oricine poate investi în acțiuni sau poate cumpăra fracțiuni de acțiuni cu comisioane de 0%. Începeți să investiți acum cu un depozit de doar 200 USD. Amintiți-vă că este important să vă antrenați pentru a investi, dar, desigur, astăzi oricine o poate face.
Capitalul dvs. este în pericol. Se pot aplica alte taxe. Pentru mai multe informații, vizitați stocks.eToro.com
Vreau să investesc cu EtoroÎn economie, simularea Monte Carlo este utilizată atât în companii, cât și în investiții. Fiind în lumea investițiilor în care se folosește cel mai mult.
Câteva exemple de simulare Monte Carlo în investiții sunt următoarele:
- Creați, evaluați și analizați portofolii de investiții
- Evaluarea produselor financiare complexe, cum ar fi opțiunile financiare
- Crearea de modele de gestionare a riscurilor
Deoarece rentabilitatea investiției este imprevizibilă, acest tip de metodă este utilizată pentru a evalua diferite tipuri de scenarii.
Un exemplu simplu se găsește pe piața de valori. Mișcările unui stoc nu pot fi prezise. Pot fi estimate, dar este imposibil să o faci exact. Prin urmare, prin intermediul simulării Monte Carlo, se încearcă imitarea comportamentului unei acțiuni sau a unui set de ele pentru a analiza modul în care acestea ar putea evolua. Odată efectuată simularea Monte Carlo, se extrage un număr foarte mare de scenarii posibile.
Generarea de numere aleatorii
Un punct cheie în utilizarea simulării Monte Carlo este generarea de numere aleatorii. Cum generăm numere aleatorii? Cu programe de calculator. Deoarece dacă am folosi un mecanism precum ruleta, acest lucru ne-ar putea dura multe ore.
Dacă vrem să generăm 10.000 de numere aleatorii, imaginați-vă cât ar dura. Astfel, programele de calculator sunt folosite pentru a genera aceste numere. Nu sunt considerate numere pur aleatorii, deoarece sunt create de program cu o formulă. Cu toate acestea, acestea sunt foarte asemănătoare cu variabilele aleatorii ale realității. Se numesc numere pseudo-aleatorii. Rezolvată această problemă, rămâne de văzut doar o singură aplicație a metodei.
Exemplu de simulare Monte Carlo
Să presupunem că vrem să angajăm un manager care să facă afaceri pentru noi pe piața de valori.
Managerul pe care dorim să-l angajăm pretinde că a câștigat o rentabilitate de 50% în ultimul an, cu un cont de valori mobiliare de 20.000 USD. Pentru a confirma că ceea ce spuneți este adevărat, vă cerem istoricul auditat. Adică, evidența tuturor operațiunilor dvs. verificată de un auditor (pentru a evita escrocheriile și conturile false). Managerul ne furnizează toată documentația și procedăm la evaluarea declarației de venit.
Să presupunem că avem 20.000 de dolari. Introducem variabilele corespunzătoare în programul nostru de computer și extragem următorul grafic:
Cu rezultatele oferite de managerul pe care dorim să-l angajăm, s-au efectuat 10.000 de simulări. În plus, rezultatele au fost proiectate timp de patru ani. Adică, 10.000 de scenarii diferite pentru aceste rezultate pe parcursul a patru ani.
În marea majoritate a scenariilor, se generează o rentabilitate pozitivă, dar există o probabilitate mică de a pierde bani. Simularea Monte Carlo ne oferă o infinitate de combinații pentru a evalua scenarii de care nu suntem conștienți la prima vedere.