On sanomattakin selvää, että riski on aina osa sijoittamista, vaikka pelaatkin sitä turvallisesti. Joten riskitason analysointi ja sen ennustaminen, miten se voi vaikuttaa sijoituksiisi, on ratkaisevan tärkeää. Yksi suosituimmista tavoista tehdä tämä on niin sanottu Monte Carlon simulaatio. Mutta mikä se on? Ja voiko se ennustaa tarkasti sijoitustuloksesi?
Monte Carlon simulaation loi Stanislaw Ulam 1940 -luvun lopulla. Hän oli loistava puolalais-amerikkalainen matemaatikko. Hän työskenteli Manhattan -projektissa, joka kehitti ensimmäisen atomipommin. Hän myös löysi soluautomaation ja istutti siemenet ydinpulssin käyttövoiman kehittämiseksi.
Tarinan mukaan Ulam oli toipumassa aivoleikkauksesta ja huutanut tuntikausia pelaamalla lukemattomia pasianssipelejä. Häntä kiehtoi jokaisen pelin tuloksen piirtäminen seuratakseen korttien jakautumista ja voiton todennäköisyyden määrittämiseksi.
Nämä havainnot saivat hänet kehittämään Monte Carlon simulaation (tai Monte Carlo -mallin, kuten sitä joskus kutsutaan) yhteistyössä kollegansa John von Neumannin kanssa. He nimesivät sen lumoavan uhkapelipääkaupungin Monacon mukaan, koska se käsittelee sattumaa ja satunnaisia tuloksia, jotka eivät ole toisin kuin ruletissa.
Miksi käyttää tätä mallia?
Monte Carlon simulaation avulla näet kaikki mahdolliset tulokset päätöksistäsi ja arvioi riskin vaikutusta. Tämä mahdollistaa paremman päätöksenteon epävarmuuden edessä.
Pohjimmiltaan simulaatio on tietokoneistettu matemaattinen tekniikka, jonka avulla ihmiset voivat ottaa riskit huomioon kvantitatiivinen analyysi ja päätöksentekoon. Se tarjoaa kaikki mahdolliset tulokset mille tahansa tietylle toimintavalinnalle ja kertoo, kuinka todennäköistä niiden esiintyminen on.
Sijoitussalkkuasi sovellettaessa tämä tarkoittaa, että voit käyttää Monte Carlon simulaatiota analysoinnin helpottamiseen kaikki riskitekijäsi. Se voi näyttää sinulle sijoitusten tulokset eri ääripäissä, erittäin konservatiivisista erittäin riskialttiisiin. Ja tietysti se voi myös näyttää, mitä tapahtuisi, jos tekisit "keskellä tietä" -päätöksiä. Tämä on erityisen hyödyllistä sijoittajille, jotka haluavat analysoida vaihtoehtoja.
Kuinka Monte Carlon simulaatio toimii
Monte Carlon simulaatio rakentaa malleja mahdollisista tuloksista korvaamalla arvojen vaihteluvälin jokaiselle epävarmalle tekijälle. Tämä tunnetaan nimellä todennäköisyysjakauma. Simulaatio käy sitten läpi kaikki mahdolliset tulokset käyttäen eri satunnaisarvoja joka kerta. Tämä voi viedä kymmeniä tuhansia laskelmia.
Monte Carlon simulaation aikana arvot näytteistetään satunnaisesti tulojen todennäköisyysjakaumista. Jokainen näytesarja määritellään iterointi. Kustakin näytteestä saatu tulos kirjataan sitten muistiin.
Monte Carlon simulaatio soveltuu erityisesti liike- ja rahoitussektorille, koska ne ovat usein satunnaismuuttujien mukana. Sitä käytetään arvioimaan kustannusten ylittymisen todennäköisyyttä suurissa projekteissa. Se voi määrittää todennäköisyyden, että omaisuuserän hinta muuttuu tietyllä tavalla. Teleyritykset käyttävät sitä myös verkon suorituskyvyn arvioimiseen eri tilanteissa. Tämä auttaa heitä optimoimaan verkon.
Lisäksi tätä mallia voidaan käyttää arvioimaan yhteisön maksukyvyttömyysriski ja analysoimaan johdannaisia, kuten optioita. Mutta Monte Carlon simulaatiossa on myös monia sovelluksia liiketoiminnan ja rahoituksen ulkopuolella, kuten vakuutus, öljy, meteorologia, tähtitiede ja hiukkasfysiikka.
Kuinka sijoittajat voivat käyttää Monte Carlon simulaatiota
Olemme kuitenkin sijoittajia, joten haluamme soveltaa Monte Carlon simulaatiota nähdäksemme mahdolliset tulokset salkkuissamme. Toki, voimme selvittää erilaisia mahdollisuuksia itse, mutta se voi viedä aikaa (toivottavasti pidät laskentataulukoista). Onneksi on olemassa muutamia online -rahoituspalveluja, jotka käyttävät tätä simulaatiota tilisi avuksi.
Yksi kätevistä työkaluista Vanguard tarjoaa käyttäjilleen sen eläkepesämunalaskimen. Tämän työkalun avulla Vanguardin algoritmit määrittävät eläkesalkun mahdolliset tulokset Monte Carlo -simulaation avulla. Siinä otetaan huomioon lähtötasosi, vuosikulut ja salkun varojen kohdentaminen. Sitten se käy läpi lukemattomia mahdollisia markkinaskenaarioita. Laskin auttaa sinua määrittämään todennäköisyyden, että salkku kestää eläkkeelläsi.
Henkilökohtainen pääoma käyttää myös Monte Carlon simulaatiota perustana yhdelle suosituista portfolion työkaluistaan. Palvelu laskee todennäköisen vuotuisen tuoton ja keskihajonnan salkun nykyisille ja tavoitevarauksille. Mukaan Henkilökohtainen pääoma, mediaaniskenaario "edustaa simulaatioiden keskipistettä, ja sitä voidaan pitää odotettuna arvona historialliset tulokset. ” Se tarjoaa myös "pahimman tapauksen", jossa vain 10% simulaatioista onnistui huonompi. Personal Capitalin tavoitteena on osoittaa, kuinka huono hajauttaminen voi menestyä "huonossa markkinatilanteessa".
Ellevest, joka perustettiin robo -sijoitusvälineeksi naisille, tarjoaa ennusteita, jotka heijastavat 70%: n todennäköisyyttä saavuttaa alustalla asettamasi tavoitteet. Palvelu käyttää Monte Carlo -simulaatiota testatakseen kaikki mahdolliset tulokset mitatakseen, kuinka hyvin sijoituksesi menestyisivät erilaisissa taloudellisissa tilanteissa.
Monte Carlon simulaation puutteet
Kaikki ei tietenkään ole täydellistä - mukaan lukien Monte Carlon simulaatio. Valitettavasti sijoittamisessa ei ole kristallipalloa.
Ehkä suurin lakko mallia vastaan on, että se voi olla hyödytön tapauksessa karhun markkinat. Simulaatio voi tuudittaa käyttäjät väärään turvallisuuden tunteeseen. Simulaatio riippuu jatkuvasta volatiliteetista. Mutta markkinat ovat surullisen arvaamattomia. Itse asiassa useat Monte Carlon simulaatiot hylättiin vuoden 2008 epävakaalla osakemarkkinoiden kehityksellä.
Johtopäätös
Monte Carlo -simulaation käyttäminen voi auttaa sinua ikkunana salkkujesi mahdolliseen tulevaisuuteen. Mutta sitä ei pidä pitää absoluuttisena totuutena. Se on loistava työkalu, joka auttaa sinua tekemään päätöksiä omaisuuden jakamisesta, mutta on tärkeää muistaa, että markkinat voivat - ja todennäköisesti tulevat olemaan - epävakaita ja arvaamattomia.