यह बिना कहे चला जाता है कि जोखिम हमेशा निवेश का हिस्सा होता है, भले ही आप इसे सुरक्षित रूप से खेलें। इसलिए अपने जोखिम के स्तर का विश्लेषण करना और यह भविष्यवाणी करना महत्वपूर्ण है कि यह आपके निवेश को कैसे प्रभावित कर सकता है। ऐसा करने के अधिक लोकप्रिय तरीकों में से एक है जिसे "मोंटे कार्लो सिमुलेशन" के रूप में जाना जाता है। लेकिन यह क्या हैं? और क्या यह आपके निवेश परिणामों की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है?
मोंटे कार्लो सिमुलेशन 1940 के दशक के अंत में स्टैनिस्लाव उलम द्वारा बनाया गया था। वह एक शानदार पोलिश-अमेरिकी गणितज्ञ थे। उन्होंने मैनहट्टन प्रोजेक्ट पर काम किया, जिसने पहला परमाणु बम विकसित किया। और उन्होंने सेलुलर ऑटोमेशन की भी खोज की और परमाणु पल्स प्रणोदन के विकास के लिए बीज बोए।
कहानी यह है कि उलम ब्रेन सर्जरी से उबर रहा था और सॉलिटेयर के अनगिनत गेम खेलकर घंटों बिता रहा था। वह कार्ड के वितरण का निरीक्षण करने के लिए प्रत्येक गेम के परिणाम की साजिश रचने से मोहित हो गया तथा जीतने की संभावना का निर्धारण करने के लिए।
इन टिप्पणियों ने उन्हें अपने सहयोगी जॉन वॉन न्यूमैन के साथ साझेदारी में मोंटे कार्लो सिमुलेशन (या मोंटे कार्लो मॉडल, जैसा कि इसे कभी-कभी कहा जाता है) विकसित करने के लिए प्रेरित किया। उन्होंने इसका नाम मोनाको की ग्लैमरस जुआ राजधानी के नाम पर रखा, क्योंकि यह संयोग और यादृच्छिक परिणामों से संबंधित है जो कि रूले के खेल में आपको मिलने वाले के विपरीत नहीं हैं।
इस मॉडल का उपयोग क्यों करें?
मोंटे कार्लो सिमुलेशन आपको देखने देता है सभी संभावित परिणाम अपने निर्णयों का और जोखिम के प्रभाव का आकलन करें। यह अनिश्चितता की स्थिति में बेहतर निर्णय लेने की अनुमति देता है।
अनिवार्य रूप से, सिमुलेशन एक कम्प्यूटरीकृत गणितीय तकनीक है जो लोगों को जोखिम के लिए खाते में देती है मात्रात्मक विश्लेषण और निर्णय लेना। यह किसी दिए गए विकल्प के लिए सभी संभावित परिणाम प्रदान करता है और आपको बताता है कि उनके घटित होने की कितनी संभावना है।
आपके निवेश पोर्टफोलियो पर लागू, इसका मतलब है कि आप विश्लेषण करने में मदद करने के लिए मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग कर सकते हैं आपके सभी जोखिम कारक. यह आपको विभिन्न चरम सीमाओं पर निवेश के परिणाम दिखा सकता है, बहुत रूढ़िवादी से लेकर बहुत जोखिम भरा। और निश्चित रूप से, यह यह भी दिखा सकता है कि यदि आप "सड़क के बीच" निर्णय लेते हैं तो क्या होगा। यह उन निवेशकों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो विश्लेषण करना चाहते हैं विकल्प खेलता है.
मोंटे कार्लो सिमुलेशन कैसे काम करता है
मोंटे कार्लो सिमुलेशन हर अनिश्चित कारक के लिए मूल्यों की एक श्रृंखला को प्रतिस्थापित करके संभावित परिणामों के मॉडल बनाता है। इसे के रूप में जाना जाता है संभावना वितरण. सिमुलेशन तब हर बार यादृच्छिक मूल्यों के एक अलग सेट का उपयोग करके सभी संभावित परिणामों के माध्यम से चलता है। इसमें हजारों गणनाएं हो सकती हैं।
मोंटे कार्लो सिमुलेशन के दौरान, इनपुट संभाव्यता वितरण से यादृच्छिक रूप से मूल्यों का नमूना लिया जाता है। नमूनों के प्रत्येक सेट को एक के रूप में परिभाषित किया गया है यात्रा. प्रत्येक नमूने से परिणामी परिणाम तब दर्ज किया जाता है।
मोंटे कार्लो सिमुलेशन विशेष रूप से व्यापार और वित्त क्षेत्रों पर लागू होता है क्योंकि वे अक्सर यादृच्छिक चर के साथ शामिल होते हैं। इसका उपयोग बड़ी परियोजनाओं में लागत बढ़ने की संभावना का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। यह संभावना निर्धारित कर सकता है कि एक परिसंपत्ति की कीमत एक निश्चित तरीके से बदल जाएगी। दूरसंचार कंपनियां विभिन्न परिदृश्यों में नेटवर्क प्रदर्शन का आकलन करने के लिए भी इसका इस्तेमाल करती हैं। इससे उन्हें नेटवर्क को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद मिलती है।
इसके अतिरिक्त, इस मॉडल का उपयोग उस जोखिम का आकलन करने के लिए किया जा सकता है जो एक इकाई डिफ़ॉल्ट होगी और डेरिवेटिव जैसे विकल्पों का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। लेकिन मोंटे कार्लो सिमुलेशन में व्यापार और वित्त के बाहर भी कई अनुप्रयोग हैं, जैसे बीमा, तेल, मौसम विज्ञान, खगोल विज्ञान और कण भौतिकी।
कैसे निवेशक मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग कर सकते हैं
लेकिन हम निवेशक हैं, इसलिए हम अपने पोर्टफोलियो में संभावित परिणामों को देखने के लिए मोंटे कार्लो सिमुलेशन को लागू करना चाहते हैं। निश्चित रूप से, हम स्वयं विभिन्न संभावनाओं पर काम कर सकते हैं, लेकिन यह समय लेने वाली हो सकती है (आशा है कि आपको स्प्रेडशीट पसंद हैं)। सौभाग्य से, कुछ ऑनलाइन वित्तीय सेवाएं हैं जो इस सिमुलेशन का उपयोग आपके खाते में आपकी सहायता करने के लिए करती हैं।
आसान उपकरणों में से एक है कि हरावल अपने उपयोगकर्ताओं को इसका "रिटायरमेंट नेस्ट एग कैलकुलेटर" प्रदान करता है। इस उपकरण के साथ, वेंगार्ड के एल्गोरिदम मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग करके आपके सेवानिवृत्ति पोर्टफोलियो के संभावित परिणामों को निर्धारित करते हैं। यह आपके शुरुआती शेष, वार्षिक खर्च और पोर्टफोलियो परिसंपत्ति आवंटन को ध्यान में रखता है। फिर यह असंख्य संभावित बाजार परिदृश्यों के माध्यम से इसे चलाता है। कैलकुलेटर आपको इस संभावना को निर्धारित करने में मदद करता है कि आपका पोर्टफोलियो आपकी सेवानिवृत्ति की अवधि तक चलेगा।
व्यक्तिगत पूंजी मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग अपने लोकप्रिय पोर्टफोलियो टूल में से एक के आधार के रूप में भी करता है। सेवा आपके संभावित वार्षिक रिटर्न और आपके पोर्टफोलियो के वर्तमान और लक्ष्य आवंटन के लिए मानक विचलन की गणना करती है। के अनुसार व्यक्तिगत पूंजी, औसत परिदृश्य "सिमुलेशन के मध्य बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है और इसे के आधार पर अपेक्षित मूल्य माना जा सकता है" ऐतिहासिक परिणाम। ” यह आपको "सबसे खराब स्थिति" का परिणाम भी प्रदान करता है जिसमें केवल 10% सिमुलेशन का प्रदर्शन होता है और भी बुरा। व्यक्तिगत पूंजी का उद्देश्य यह प्रदर्शित करना है कि "खराब बाजार परिदृश्य" में खराब विविधीकरण कैसे हो सकता है।
Ellevest, जिसे महिलाओं के लिए रोबो निवेश उपकरण के रूप में स्थापित किया गया था, ऐसे पूर्वानुमान प्रदान करता है जो आपके द्वारा प्लेटफॉर्म पर स्थापित लक्ष्यों तक पहुंचने की 70% संभावना को दर्शाते हैं। सेवा सभी संभावित परिणामों का परीक्षण करने के लिए मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग करती है ताकि यह पता लगाया जा सके कि आपके निवेश विभिन्न आर्थिक स्थितियों में कितना अच्छा करेंगे।
मोंटे कार्लो सिमुलेशन की कमियां
बेशक, सब कुछ सही नहीं है - मोंटे कार्लो सिमुलेशन सहित। और दुर्भाग्य से, निवेश में क्रिस्टल बॉल जैसी कोई चीज नहीं है।
शायद मॉडल के खिलाफ सबसे बड़ी हड़ताल यह है कि यह के मामले में बेकार हो सकता है एक भालू बाजार. सिमुलेशन अपने उपयोगकर्ताओं को सुरक्षा के झूठे अर्थ में ले जा सकता है। सिमुलेशन निरंतर अस्थिरता पर निर्भर करता है। लेकिन बाजार कुख्यात रूप से अप्रत्याशित हैं। वास्तव में, 2008 के अस्थिर शेयर बाजार के प्रदर्शन से कई मोंटे कार्लो सिमुलेशन को फेंक दिया गया था।
निष्कर्ष
मोंटे कार्लो सिमुलेशन का उपयोग करना आपके पोर्टफोलियो के संभावित भविष्य में एक खिड़की के रूप में आपके लिए सहायक हो सकता है। लेकिन इसे पूर्ण सत्य के रूप में नहीं लिया जाना चाहिए। यह आपके परिसंपत्ति आवंटन के बारे में निर्णय लेने में आपकी मदद करने के लिए एक अच्छा उपकरण है, लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि बाजार अस्थिर और अप्रत्याशित हो सकता है - और संभावना है।