Magától értetődik, hogy a kockázat mindig része a befektetésnek, még akkor is, ha biztonságban játszik. Ezért kulcsfontosságú a kockázati szint elemzése és annak előrejelzése, hogy ez hogyan befolyásolhatja befektetéseit. Ennek egyik legnépszerűbb módja az úgynevezett „Monte Carlo szimuláció”. De mi az? És képes pontosan megjósolni a befektetési eredményeket?
A Monte Carlo szimulációt az 1940 -es évek végén készítette el Stanislaw Ulam. Ragyogó lengyel-amerikai matematikus volt. A Manhattan Projecten dolgozott, amely az első atombombát fejlesztette ki. És felfedezte a celluláris automatizálást is, és elültette a magokat a nukleáris impulzus meghajtásához.
A történet azt mondja, hogy Ulam lábadozott az agyműtétből, és számtalan pasziánszjátékkal játszotta az órákat. Lenyűgözte, hogy minden játék eredményét megrajzolja, hogy megfigyelhesse a lapok eloszlását és a győzelem valószínűségének meghatározásához.
Ezek a megfigyelések arra késztették, hogy kollégájával, John von Neumannnal együttműködve fejlessze a Monte Carlo szimulációt (vagy Monte Carlo modellt, ahogy néha nevezik). Nevét az elbűvölő szerencsejáték -fővárosról, Monacóról kapta, mivel a véletlenekkel és véletlenszerű eredményekkel foglalkozik, amelyek nem különböznek a rulettjátékban tapasztaltól.
Miért érdemes ezt a modellt használni?
A Monte Carlo szimuláció lehetővé teszi, hogy lássa minden lehetséges eredményt döntéseit, és felméri a kockázatok hatását. Ez lehetővé teszi a jobb döntéshozatalt a bizonytalansággal szemben.
Lényegében a szimuláció egy számítógépes matematikai technika, amely lehetővé teszi az emberek számára a kockázatok figyelembevételét mennyiségi elemzés és a döntéshozatal. Minden lehetséges eredményt megad minden adott cselekvési lehetőséghez, és megmondja, hogy milyen valószínűséggel fordulnak elő.
A befektetési portfólióra alkalmazva ez azt jelenti, hogy a Monte Carlo szimulációt használhatja elemzéséhez minden kockázati tényezője. Megmutathatja a befektetések eredményeit a különböző szélsőségekben, a nagyon konzervatívtól a nagyon kockázatosig. És persze azt is megmutathatja, hogy mi történne, ha az út közepén döntene. Ez különösen hasznos azoknak a befektetőknek, akik elemezni akarják opciók játszik.
Hogyan működik a Monte Carlo szimuláció?
A Monte Carlo szimuláció a lehetséges eredmények modelljeit építi fel, minden érték bizonytalan tényezőjének értéktartományával helyettesítve. Ez az úgynevezett Valószínűségi eloszlás. A szimuláció ezután az összes lehetséges eredményt végigfutja, minden alkalommal más -más véletlenszerű értéket használva. Ez több tízezer számítást vehet igénybe.
Egy Monte Carlo szimuláció során az értékeket véletlenszerűen mintavételezzük a bemeneti valószínűségi eloszlásokból. Minden mintahalmazt a ismétlés. Az egyes minták eredményét ezután rögzítik.
A Monte Carlo szimuláció különösen alkalmazható az üzleti és pénzügyi szektorokra, mivel gyakran véletlenszerű változókat használnak. A nagy projektek költségtúllépésének valószínűségének becslésére szolgál. Meghatározhatja annak valószínűségét, hogy egy eszköz ára bizonyos módon megváltozik. A távközlési vállalatok azt is használják, hogy felmérjék a hálózati teljesítményt különböző forgatókönyvekben. Ez segít nekik optimalizálni a hálózatot.
Ezenkívül ez a modell használható a gazdálkodó egység nemteljesítésének kockázatának felmérésére és a származékos termékek, például az opciók elemzésére. De a Monte Carlo szimulációnak számos üzleti és pénzügyi területen kívüli alkalmazása is van, például biztosítás, olaj, meteorológia, csillagászat és részecskefizika.
Hogyan használhatják a befektetők a Monte Carlo szimulációt
Mi azonban befektetők vagyunk, ezért szeretnénk alkalmazni a Monte Carlo szimulációt, hogy láthassuk portfóliónk lehetséges kimenetelét. Természetesen mi magunk is kidolgozhatjuk a különböző lehetőségeket, de ez időigényes lehet (reméljük tetszenek a táblázatok). Szerencsére néhány online pénzügyi szolgáltatás használja ezt a szimulációt, hogy segítsen a fiókjában.
Az egyik praktikus eszköz Élcsapat „Nyugdíjas fészektojás -kalkulátor” kínál a felhasználóknak. Ezzel az eszközzel a Vanguard algoritmusai a Monte Carlo szimuláció segítségével meghatározzák a nyugdíjportfólió lehetséges kimenetelét. Figyelembe veszi a kezdő egyenleget, az éves kiadásokat és a portfólióeszköz -elosztást. Ezután számtalan lehetséges piaci forgatókönyvet futtat le. A számológép segít meghatározni annak valószínűségét, hogy a portfólió nyugdíjba vonulásáig tart.
Személyes tőke szintén a Monte Carlo szimulációt használja az egyik népszerű portfolióeszköz alapjául. A szolgáltatás kiszámítja a valószínű éves hozamot és a szórást a portfólió jelenlegi és cél allokációihoz. Alapján Személyes tőke, a medián forgatókönyv „a szimulációk felezőpontját képviseli, és az alapján várható értéknek tekinthető történelmi eredmények ”. Ezenkívül a „legrosszabb” eredményt is biztosítja, amelyben a szimulációk mindössze 10% -a teljesített rosszabb. A Personal Capital célja annak bemutatása, hogy a rossz diverzifikáció milyen „rossz piaci forgatókönyv” esetén járhat.
Ellevest, amelyet nők robo -befektetési eszközeként alapítottak, olyan előrejelzéseket tartalmaz, amelyek 70% -os valószínűséggel tükrözik a platformon kitűzött célok elérését. A szolgáltatás Monte Carlo szimulációt használ, hogy tesztelje az összes lehetséges eredményt annak felmérésére, hogy a befektetései milyen jól teljesítenének különböző gazdasági helyzetekben.
A Monte Carlói szimuláció hiányosságai
Természetesen nem minden tökéletes - beleértve a Monte Carlo szimulációt is. És sajnos nincs olyan, hogy kristálygömb a befektetésben.
Talán a legnagyobb sztrájk a modell ellen az, hogy haszontalan lehet abban az esetben egy medvepiac. A szimuláció hamis biztonságérzetbe csábíthatja a felhasználókat. A szimuláció az állandó volatilitástól függ. De a piacok hírhedten kiszámíthatatlanok. Valójában számos Monte Carlo -i szimulációt megdöntött a 2008 -as volatilis tőzsdei teljesítmény.
Következtetés
A Monte Carlo -i szimuláció használata hasznos lehet a portfólió lehetséges jövőjébe vezető ablakként. De nem szabad abszolút igazságnak tekinteni. Ez egy nagyszerű eszköz, amely segít dönteni az eszközök elosztásáról, de fontos megjegyezni, hogy a piacok változékonyak és kiszámíthatatlanok lehetnek - és valószínűleg lesznek is.