Podrazumijeva se da je rizik uvijek dio ulaganja, čak i ako se igrate na sigurno. Stoga je analiza vaše razine rizika i predviđanje kako to može utjecati na vaša ulaganja ključna. Jedan od popularnijih načina za to je ono što je poznato kao "simulacija Monte Carla". Ali što je to? Može li točno predvidjeti vaše rezultate ulaganja?
Simulaciju Monte Carla stvorio je kasnih 1940 -ih Stanislaw Ulam. Bio je briljantan poljsko-američki matematičar. Radio je na projektu Manhattan, koji je razvio prvu atomsku bombu. Otkrio je i staničnu automatizaciju i posadio sjeme za razvoj nuklearnog impulsnog pogona.
Priča kaže da se Ulam oporavljao od operacije mozga i odbijao sate igrajući bezbroj igara pasijansa. Bio je fasciniran iscrtavanjem ishoda svake igre kako bi promatrao raspodjelu karata i kako bi se utvrdila vjerojatnost dobitka.
Ta su ga zapažanja dovela do razvoja simulacije Monte Carla (ili Monte Carlo modela, kako se ponekad naziva) u partnerstvu sa svojim kolegom Johnom von Neumannom. Nazvali su ga po glamuroznoj prijestolnici kockanja Monaku, budući da se bavi slučajnostima i slučajnim ishodima koji nisu različiti od onoga što biste pronašli u igri ruleta.
Zašto koristiti ovaj model?
Simulacija Monte Carla omogućuje vam da vidite sve moguće ishode svojih odluka i procijeniti utjecaj rizika. To omogućuje bolje donošenje odluka u uvjetima neizvjesnosti.
U suštini, simulacija je računalna matematička tehnika koja omogućuje ljudima da uzmu u obzir rizik kvantitativna analiza i odlučivanje. Pruža sve moguće ishode za bilo koji odabir radnji i govori vam koliko je vjerojatno da će se dogoditi.
Primijenjeno na vaš investicijski portfelj, to znači da možete koristiti simulaciju Monte Carla za analizu svi vaši čimbenici rizika. Može vam pokazati rezultate ulaganja u različite krajnosti, od vrlo konzervativnih do vrlo rizičnih. I naravno, također može pokazati što bi se dogodilo da ste donijeli odluke „usred puta“. To je osobito korisno ulagačima koji žele analizirati opcije igra.
Kako funkcionira simulacija Monte Carlo
Simulacija iz Monte Carla gradi modele potencijalnih ishoda zamjenom raspona vrijednosti za svaki neizvjestan faktor. Ovo je poznato kao raspodjela vjerojatnosti. Simulacija zatim prolazi kroz sve moguće rezultate, svaki put koristeći drugačiji skup slučajnih vrijednosti. To može potrajati desetke tisuća izračuna.
Tijekom simulacije u Monte Carlu, vrijednosti se nasumično uzorkuju iz ulaznih distribucija vjerojatnosti. Svaki skup uzoraka definiran je kao iteracija. Rezultirajući ishod iz svakog uzorka tada se bilježi.
Simulacija iz Monte Carla posebno je primjenjiva na poslovne i financijske sektore jer su često uključeni u slučajne varijable. Koristi se za procjenu vjerojatnosti prekoračenja troškova u velikim projektima. Može odrediti vjerojatnost da će se cijena imovine promijeniti na određeni način. Telekomunikacijske tvrtke također ga koriste za procjenu performansi mreže u različitim scenarijima. To im pomaže u optimizaciji mreže.
Osim toga, ovaj se model može koristiti za procjenu rizika da subjekt ne izvrši obveze i za analizu izvedenica, kao što su opcije. No simulacija u Monte Carlu također ima mnoge primjene izvan poslovanja i financija, poput osiguranja, nafte, meteorologije, astronomije i fizike čestica.
Kako investitori mogu koristiti Monte Carlo simulaciju
Ali mi smo investitori pa želimo primijeniti Monte Carlo simulaciju kako bismo vidjeli moguće rezultate u našim portfeljima. Naravno, sami možemo razraditi različite mogućnosti, ali to može potrajati (nadam se da vam se sviđaju proračunske tablice). Srećom, postoji nekoliko internetskih financijskih usluga koje koriste ovu simulaciju kako bi vam pomogle s vašim računom.
Jedan od zgodnih alata koji Vanguard svojim korisnicima nudi "Kalkulator umirovljeničkih gnijezda". Pomoću ovog alata Vanguardovi algoritmi određuju moguće ishode vašeg portfelja za odlazak u mirovinu koristeći simulaciju Monte Carlo. Uzima u obzir vaše početno stanje, godišnju potrošnju i raspodjelu imovine u portfelju. Zatim ga vodi kroz bezbroj mogućih tržišnih scenarija. Kalkulator vam pomaže odrediti vjerojatnost da će vaš portfelj trajati tijekom vašeg odlaska u mirovinu.
Osobni kapital također koristi simulaciju Monte Carlo kao osnovu za jedan od svojih popularnih alata za portfelj. Usluga izračunava vaš vjerojatni godišnji povrat i standardnu devijaciju za trenutne i ciljne alokacije vašeg portfelja. Prema Osobni kapital, medijanski scenarij „predstavlja sredinu simulacije i može se smatrati očekivanom vrijednošću na temelju povijesni rezultati. " Također vam daje "najgori mogući ishod" u kojem je uspjelo samo 10% simulacija gore. Cilj osobnog kapitala je pokazati kako bi loša diverzifikacija mogla proći u "lošem tržišnom scenariju".
Ellevest, koja je osnovana kao alat za ulaganje robota za žene, pruža prognoze koje odražavaju 70% vjerojatnost postizanja ciljeva koje ste postavili na platformi. Usluga koristi simulaciju iz Monte Carla kako bi testirala sve moguće ishode kako bi procijenila koliko bi vaša ulaganja bila uspješna u različitim ekonomskim situacijama.
Nedostaci simulacije Monte Carla
Naravno, nije sve savršeno - uključujući simulaciju Monte Carla. I nažalost, u ulaganju ne postoji kristalna kugla.
Možda je najveći udar na model to što može biti beskoristan u slučaju medvjeđe tržište. Simulacija može uljuljkati svoje korisnike u lažni osjećaj sigurnosti. Simulacija ovisi o stalnoj nestabilnosti. No, tržišta su neslavno nepredvidiva. Zapravo, brojne simulacije u Monte Carlu odbačene su zbog nestabilnih burzovnih performansi 2008.
Zaključak
Korištenje simulacije iz Monte Carla može vam biti od pomoći kao prozor u potencijalnu budućnost vašeg portfelja. Ali to ne treba uzeti kao apsolutnu istinu. To je izvrstan alat koji će vam pomoći u donošenju odluka o raspodjeli imovine, ali važno je zapamtiti da tržišta mogu - a vjerojatno i hoće - biti promjenjiva i nepredvidiva.