Ni treba posebej poudarjati, da je tveganje vedno del vlaganja, tudi če igrate na varno. Zato je ključnega pomena analizirati vašo stopnjo tveganja in napovedati, kako lahko vpliva na vaše naložbe. Eden bolj priljubljenih načinov za to je tako imenovana "simulacija Monte Carlo". Kaj pa je to? Ali lahko natančno napoveduje vaše naložbene rezultate?
Simulacijo Monte Carlo je v poznih štiridesetih letih ustvaril Stanislaw Ulam. Bil je sijajen poljsko-ameriški matematik. Delal je pri projektu Manhattan, ki je razvil prvo atomsko bombo. Odkril je tudi celično avtomatizacijo in posadil semena za razvoj jedrskega impulznega pogona.
Zgodba pravi, da se je Ulam okreval po operaciji možganov in odnehal ure z neštetimi igrami pasijansa. Navdušil se je nad načrtovanjem izida vsake igre, da bi opazoval porazdelitev kart in za določitev verjetnosti zmage.
Zaradi teh opažanj je v sodelovanju s kolegom Johnom von Neumannom razvil simulacijo Monte Carlo (ali model Monte Carlo, kot se včasih imenuje). Poimenovali so ga po glamurozni prestolnici iger na srečo v Monaku, saj obravnava naključje in naključne izide, ki niso v nasprotju s tistim, kar bi našli v igri rulete.
Zakaj uporabljati ta model?
Simulacija Monte Carlo vam omogoča ogled vse možne rezultate vaših odločitev in ocenite vpliv tveganja. To omogoča boljše odločanje ob negotovosti.
V bistvu je simulacija računalniška matematična tehnika, ki ljudem omogoča, da upoštevajo tveganje kvantitativna analiza in odločanje. Zagotavlja vse možne rezultate za vsako izbrano dejanje in vam pove, kako verjetno je, da se bodo pojavili.
V zvezi z vašim naložbenim portfeljem to pomeni, da lahko pri simulaciji uporabite simulacijo Monte Carlo vse vaše dejavnike tveganja. Lahko vam pokaže rezultate vlaganja v različne skrajnosti, od zelo konzervativnih do zelo tveganih. In seveda lahko pokaže tudi, kaj bi se zgodilo, če bi se odločali »sredi poti«. To je še posebej uporabno za vlagatelje, ki želijo analizirati možnosti igra.
Kako deluje simulacija Monte Carlo
Simulacija v Monte Carlu gradi modele možnih rezultatov z zamenjavo vrste vrednosti za vsak negotov dejavnik. To je znano kot porazdelitev verjetnosti. Simulacija nato poteka skozi vse možne rezultate in vsakič uporabi drugačen nabor naključnih vrednosti. To lahko traja več deset tisoč izračunov.
Med simulacijo v Monte Carlu se vrednosti vzorčijo naključno iz vhodnih porazdelitev verjetnosti. Vsak niz vzorcev je definiran kot ponovitev. Rezultat iz vsakega vzorca se nato zabeleži.
Simulacija iz Monte Carla je še posebej uporabna za poslovni in finančni sektor, saj sta pogosto vključeni v naključne spremenljivke. Uporablja se za oceno verjetnosti prekoračitve stroškov pri velikih projektih. Lahko določi verjetnost, da se bo cena sredstva na določen način spremenila. Telekomunikacijska podjetja ga uporabljajo tudi za oceno zmogljivosti omrežja v različnih scenarijih. To jim pomaga optimizirati omrežje.
Poleg tega je ta model mogoče uporabiti za oceno tveganja, da bo podjetje neplačalo, in za analizo izvedenih finančnih instrumentov, kot so opcije. Toda simulacija v Monte Carlu ima tudi številne aplikacije zunaj poslovanja in financ, kot so zavarovalništvo, nafta, meteorologija, astronomija in fizika delcev.
Kako lahko vlagatelji uporabijo simulacijo Monte Carlo
Toda mi smo vlagatelji, zato želimo uporabiti simulacijo Monte Carlo, da vidimo potencialne rezultate v naših portfeljih. Seveda lahko različne možnosti odkrijemo sami, vendar to lahko traja veliko časa (upam, da so vam preglednice všeč). Na srečo obstaja nekaj spletnih finančnih storitev, ki uporabljajo to simulacijo za pomoč pri vašem računu.
Eno od priročnih orodij, ki Vanguard svojim uporabnikom ponuja "kalkulator upokojenega gnezda". S tem orodjem Vanguardovi algoritmi določijo možne rezultate za vaš pokojninski portfelj s pomočjo simulacije Monte Carlo. Upošteva vaše izhodiščno stanje, letno porabo in razporeditev sredstev portfelja. Nato ga izvede skozi nešteto možnih tržnih scenarijev. Kalkulator vam pomaga določiti verjetnost, da bo vaš portfelj trajal v času vaše upokojitve.
Osebni kapital uporablja tudi simulacijo Monte Carlo kot osnovo za eno izmed priljubljenih orodij portfelja. Storitev izračuna vaš verjetni letni donos in standardni odklon za trenutne in ciljne dodelitve vašega portfelja. Po navedbah Osebni kapital, mediani scenarij „predstavlja sredino simulacije in se lahko šteje za pričakovano vrednost na podlagi zgodovinski rezultati. " Zagotavlja tudi "najslabši primer", pri katerem je uspelo le 10% simulacij slabše. Cilj osebnega kapitala je pokazati, kako bi se slaba diverzifikacija lahko obnesla v "slabem tržnem scenariju".
Ellevest, ki je bila ustanovljena kot orodje za vlaganje robotov za ženske, ponuja napovedi, ki odražajo 70 -odstotno verjetnost doseganja ciljev, ki ste jih postavili na platformi. Storitev uporablja simulacijo Monte Carlo za preizkušanje vseh možnih rezultatov in oceni, kako dobre bi bile vaše naložbe v različnih gospodarskih razmerah.
Pomanjkljivosti simulacije Monte Carlo
Seveda ni vse popolno - vključno s simulacijo Monte Carlo. In na žalost pri vlaganju ne obstaja kristalna krogla.
Morda največji udarec proti modelu je, da je v primeru, da je neuporaben medvedji trg. Simulacija lahko uporabnike uspava v lažen občutek varnosti. Simulacija je odvisna od stalne nestanovitnosti. Toda trgi so neslavno nepredvidljivi. Dejansko so bile številne nestabilne borzne uspešnosti leta 2008 zavržene številne simulacije v Monte Carlu.
Zaključek
Uporaba simulacije Monte Carlo vam lahko pomaga kot okno v potencialno prihodnost vašega portfelja. Vendar tega ne bi smeli jemati kot absolutno resnico. To je odlično orodje, ki vam pomaga pri sprejemanju odločitev o dodelitvi sredstev, vendar se morate spomniti, da so trgi lahko - in verjetno bodo - nestanovitni in nepredvidljivi.