Само собой разумеется, что риск всегда является частью инвестирования, даже если вы не рискуете. Поэтому критически важно проанализировать свой уровень риска и предсказать, как он может повлиять на ваши инвестиции. Один из наиболее популярных способов сделать это - так называемое «моделирование Монте-Карло». Но что это? И может ли он точно предсказать результаты вашего инвестирования?
Моделирование Монте-Карло было создано в конце 1940-х годов Станиславом Уламом. Он был блестящим польско-американским математиком. Он работал над Манхэттенским проектом, разработавшим первую атомную бомбу. И он также открыл клеточную автоматизацию и заложил основы для развития ядерных импульсных двигателей.
История гласит, что Улам оправлялся от операции на головном мозге и коротал часы, играя в бесчисленные пасьянсы. Он увлекся построением результатов каждой игры, чтобы наблюдать за распределением карт. и для определения вероятности выигрыша.
Эти наблюдения привели его к разработке моделирования Монте-Карло (или модели Монте-Карло, как ее иногда называют) в партнерстве со своим коллегой Джоном фон Нейманом. Они назвали его в честь гламурной столицы азартных игр Монако, поскольку он имеет дело со случайностью и случайными исходами, которые мало чем отличаются от того, что вы найдете в игре в рулетку.
Зачем использовать эту модель?
Моделирование Монте-Карло позволяет увидеть все возможные исходы ваших решений и оцените влияние риска. Это позволяет лучше принимать решения в условиях неопределенности.
По сути, моделирование - это компьютеризированный математический метод, который позволяет людям учитывать риск в количественный анализ и принятие решений. Он предоставляет все возможные результаты для любого выбранного действия и сообщает вам, насколько вероятно, что они произойдут.
Применительно к вашему инвестиционному портфелю это означает, что вы можете использовать моделирование Монте-Карло для анализа все ваши факторы риска. Он может показать вам результаты инвестирования в разные крайности, от очень консервативных до очень рискованных. И, конечно же, он также может показать, что произойдет, если вы примете «серединное» решение. Это особенно полезно для инвесторов, которые хотят анализировать варианты игры.
Как работает моделирование Монте-Карло
Моделирование методом Монте-Карло строит модели потенциальных результатов, подставляя диапазон значений для каждого неопределенного фактора. Это известно как распределение вероятностей. Затем моделирование проходит через все возможные результаты, каждый раз используя разные наборы случайных значений. Это может занять десятки тысяч вычислений.
Во время моделирования методом Монте-Карло значения выбираются случайным образом из входных распределений вероятностей. Каждый набор образцов определяется как итерация. Затем записывается результат каждой выборки.
Моделирование Монте-Карло особенно применимо к бизнесу и финансам, поскольку они часто связаны со случайными величинами. Он используется для оценки вероятности перерасхода средств в крупных проектах. Он может определить вероятность того, что цена актива изменится определенным образом. Телекоммуникационные компании также используют его для оценки производительности сети в различных сценариях. Это помогает им оптимизировать сеть.
Кроме того, эту модель можно использовать для оценки риска дефолта предприятия и для анализа производных инструментов, таких как опционы. Но моделирование Монте-Карло также имеет множество приложений за пределами бизнеса и финансов, таких как страхование, нефть, метеорология, астрономия и физика элементарных частиц.
Как инвесторы могут использовать моделирование Монте-Карло
Но мы инвесторы, поэтому хотим применить моделирование Монте-Карло, чтобы увидеть потенциальные результаты в наших портфелях. Конечно, мы можем разработать различные возможности самостоятельно, но это может занять много времени (надеюсь, вам понравятся электронные таблицы). К счастью, есть несколько финансовых онлайн-сервисов, которые используют эту симуляцию, чтобы помочь вам с вашей учетной записью.
Один из удобных инструментов, которые Авангард предлагает своим пользователям свой «Калькулятор пенсионных яиц». С помощью этого инструмента алгоритмы Vanguard определяют возможные результаты для вашего пенсионного портфеля с помощью моделирования Монте-Карло. Он учитывает ваш начальный баланс, годовые расходы и распределение активов портфеля. Затем он просматривает множество возможных рыночных сценариев. Калькулятор поможет вам определить вероятность того, что вашего портфеля хватит на время вашего выхода на пенсию.
Личный капитал также использует моделирование Монте-Карло в качестве основы для одного из своих популярных инструментов портфолио. Служба рассчитывает вашу вероятную годовую доходность и стандартное отклонение для текущего и целевого распределения вашего портфеля. Согласно с Личный капитал, средний сценарий «представляет собой среднюю точку моделирования и может считаться ожидаемым значением на основе исторические результаты ». Это также дает вам результат «наихудшего случая», при котором только 10% симуляций оказались успешными. хуже. Цель Personal Capital - продемонстрировать, как плохая диверсификация может обернуться «плохим рыночным сценарием».
Ellevest, который был основан как инструмент роботизированного инвестирования для женщин, предоставляет прогнозы, которые отражают 70% -ную вероятность достижения целей, которые вы устанавливаете на платформе. Сервис использует моделирование Монте-Карло для проверки всех возможных результатов, чтобы оценить, насколько хорошо ваши инвестиции будут работать в различных экономических ситуациях.
Недостатки моделирования Монте-Карло
Конечно, не все идеально, включая моделирование Монте-Карло. И, к сожалению, в инвестировании не бывает хрустального шара.
Возможно, самым большим ударом по модели является то, что она может оказаться бесполезной в случае медвежий рынок. Симуляция может ввести пользователей в заблуждение ложным чувством безопасности. Моделирование зависит от постоянной волатильности. Но рынки заведомо непредсказуемы. Фактически, некоторые модели Монте-Карло были отброшены нестабильными показателями фондового рынка в 2008 году.
Вывод
Использование моделирования Монте-Карло может быть полезным для вас как окно в потенциальное будущее вашего портфолио. Но это не следует воспринимать как абсолютную истину. Это отличный инструмент, который поможет вам принимать решения относительно распределения ваших активов, но важно помнить, что рынки могут - и, вероятно, будут - быть волатильными и непредсказуемыми.