มันไปโดยไม่บอกว่าความเสี่ยงเป็นส่วนหนึ่งของการลงทุนเสมอ แม้ว่าคุณจะเล่นอย่างปลอดภัยก็ตาม ดังนั้น การวิเคราะห์ระดับความเสี่ยงของคุณและคาดการณ์ว่าจะส่งผลต่อการลงทุนของคุณอย่างไรจึงเป็นสิ่งสำคัญ วิธีหนึ่งที่ได้รับความนิยมมากขึ้นในการทำเช่นนี้คือสิ่งที่เรียกว่า “การจำลองมอนติคาร์โล” แต่มันคืออะไร? และสามารถทำนายผลการลงทุนของคุณได้อย่างแม่นยำหรือไม่?
การจำลอง Monte Carlo ถูกสร้างขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 1940 โดย Stanislaw Ulam เขาเป็นนักคณิตศาสตร์ชาวโปแลนด์-อเมริกันที่เก่งกาจ เขาทำงานในโครงการแมนฮัตตัน ซึ่งพัฒนาระเบิดปรมาณูลูกแรก และเขายังค้นพบระบบอัตโนมัติของเซลลูลาร์และปลูกเมล็ดพันธุ์เพื่อการพัฒนาการขับเคลื่อนด้วยพัลส์นิวเคลียร์
เรื่องนี้เล่าว่าอูลัมกำลังฟื้นตัวจากการผ่าตัดสมองและใช้เวลาหลายชั่วโมงด้วยการเล่นเกมเล่นไพ่คนเดียวนับไม่ถ้วน เขารู้สึกทึ่งกับการวางแผนผลลัพธ์ของแต่ละเกมเพื่อสังเกตการแจกไพ่ และ เพื่อกำหนดความน่าจะเป็นที่จะชนะ
การสังเกตเหล่านี้ทำให้เขาพัฒนาแบบจำลองมอนติคาร์โล (หรือแบบจำลองมอนติคาร์โล ซึ่งบางครั้งเรียกว่า) โดยร่วมมือกับจอห์น ฟอน นอยมันน์ เพื่อนร่วมงานของเขา พวกเขาตั้งชื่อตามเมืองหลวงแห่งการพนันที่มีเสน่ห์ของโมนาโก เพราะมันเกี่ยวข้องกับโอกาสและผลลัพธ์แบบสุ่มที่ไม่ต่างจากสิ่งที่คุณพบในเกมรูเล็ต
ทำไมต้องใช้โมเดลนี้?
การจำลอง Monte Carlo ช่วยให้คุณเห็น ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด การตัดสินใจของคุณและประเมินผลกระทบของความเสี่ยง ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นเมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอน
โดยพื้นฐานแล้ว การจำลองเป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ด้วยคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้ผู้คนพิจารณาความเสี่ยงใน การวิเคราะห์เชิงปริมาณ และการตัดสินใจ จะให้ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดสำหรับการเลือกการกระทำใดๆ และบอกคุณว่ามีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นได้อย่างไร
นำไปใช้กับพอร์ตการลงทุนของคุณ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใช้การจำลอง Monte Carlo เพื่อช่วยคุณวิเคราะห์ ปัจจัยเสี่ยงทั้งหมดของคุณ. มันสามารถแสดงผลลัพธ์ของการลงทุนบนสุดขั้วต่าง ๆ ให้คุณเห็น ตั้งแต่แบบอนุรักษ์นิยมไปจนถึงความเสี่ยงสูง และแน่นอน นอกจากนี้ยังสามารถแสดงให้เห็นว่าจะเกิดอะไรขึ้นหากคุณตัดสินใจ "อยู่กลางถนน" เป็นประโยชน์อย่างยิ่งกับนักลงทุนที่ต้องการวิเคราะห์ ตัวเลือกเล่น.
วิธีการทำงานของการจำลอง Monte Carlo
การจำลอง Monte Carlo สร้างแบบจำลองของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้โดยการแทนที่ช่วงของค่าสำหรับปัจจัยที่ไม่แน่นอนทุกประการ นี้เรียกว่า การกระจายความน่าจะเป็น. จากนั้นการจำลองจะดำเนินการผ่านผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด โดยใช้ชุดค่าสุ่มที่แตกต่างกันทุกครั้ง สามารถคำนวณได้หลายหมื่นครั้ง
ระหว่างการจำลองแบบมอนติคาร์โล ค่าจะถูกสุ่มสุ่มตัวอย่างจากการแจกแจงความน่าจะเป็นอินพุต ตัวอย่างแต่ละชุดถูกกำหนดเป็น an การวนซ้ำ. ผลลัพธ์ที่ได้จากแต่ละตัวอย่างจะถูกบันทึก
การจำลองแบบมอนติคาร์โลใช้ได้กับภาคธุรกิจและการเงินโดยเฉพาะ เนื่องจากมักเกี่ยวข้องกับตัวแปรสุ่ม ใช้เพื่อประมาณความน่าจะเป็นของค่าใช้จ่ายเกินในโครงการขนาดใหญ่ สามารถกำหนดความเป็นไปได้ที่ราคาสินทรัพย์จะเปลี่ยนแปลงไปในทางใดทางหนึ่ง บริษัทโทรคมนาคมยังใช้เพื่อประเมินประสิทธิภาพของเครือข่ายในสถานการณ์ต่างๆ ซึ่งช่วยให้พวกเขาเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายได้
นอกจากนี้ แบบจำลองนี้ยังสามารถใช้ในการประเมินความเสี่ยงที่กิจการจะผิดนัดชำระ และเพื่อวิเคราะห์อนุพันธ์ เช่น ออปชั่น แต่การจำลองมอนติคาร์โลยังมีการใช้งานมากมายนอกเหนือจากธุรกิจและการเงิน เช่น การประกันภัย น้ำมัน อุตุนิยมวิทยา ดาราศาสตร์ และฟิสิกส์อนุภาค
นักลงทุนสามารถใช้การจำลอง Monte Carlo ได้อย่างไร
แต่เราเป็นนักลงทุน เราจึงต้องการใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อดูผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในพอร์ตการลงทุนของเรา แน่นอนว่าเราสามารถหาความเป็นไปได้ต่างๆ ด้วยตัวเอง แต่นั่นอาจใช้เวลานาน (หวังว่าคุณจะชอบสเปรดชีต) โชคดีที่มีบริการทางการเงินออนไลน์บางบริการที่ใช้การจำลองนี้เพื่อช่วยคุณเกี่ยวกับบัญชีของคุณ
หนึ่งในเครื่องมือที่มีประโยชน์ที่ กองหน้า เสนอให้ผู้ใช้คือ "Retirement Nest Egg Calculator" ด้วยเครื่องมือนี้ อัลกอริธึมของ Vanguard จะกำหนดผลลัพธ์ที่เป็นไปได้สำหรับพอร์ตการเกษียณอายุของคุณโดยใช้การจำลอง Monte Carlo โดยพิจารณาจากยอดเงินเริ่มต้น การใช้จ่ายประจำปี และการจัดสรรสินทรัพย์พอร์ต จากนั้นจะดำเนินการผ่านสถานการณ์ตลาดที่เป็นไปได้มากมาย เครื่องคิดเลขช่วยให้คุณกำหนดความเป็นไปได้ที่พอร์ตโฟลิโอของคุณจะคงอยู่ตลอดระยะเวลาเกษียณของคุณ
ทุนส่วนตัว ยังใช้การจำลอง Monte Carlo เป็นพื้นฐานสำหรับเครื่องมือพอร์ตโฟลิโอที่เป็นที่นิยม บริการจะคำนวณผลตอบแทนประจำปีที่เป็นไปได้และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับการจัดสรรปัจจุบันและเป้าหมายของพอร์ตโฟลิโอของคุณ ตาม ทุนส่วนตัวสถานการณ์สมมติมัธยฐาน “แสดงถึงจุดกึ่งกลางของการจำลองและสามารถพิจารณาค่าที่คาดหวังได้ขึ้นอยู่กับ ผลลัพธ์ทางประวัติศาสตร์” นอกจากนี้ยังให้ผลลัพธ์ "กรณีที่แย่ที่สุด" ซึ่งมีเพียง 10% ของการจำลองเท่านั้นที่มีอาการ แย่ลง. เป้าหมายของทุนส่วนบุคคลคือการแสดงให้เห็นว่าการกระจายความเสี่ยงที่ไม่ดีสามารถเกิดขึ้นได้อย่างไรใน "สถานการณ์ตลาดที่ไม่ดี"
เอลเลเวสต์ซึ่งก่อตั้งขึ้นในฐานะเครื่องมือการลงทุนแบบโรโบสำหรับผู้หญิง ให้การคาดการณ์ที่สะท้อนถึงโอกาส 70% ในการบรรลุเป้าหมายที่คุณตั้งไว้บนแพลตฟอร์ม บริการนี้ใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อทดสอบผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดเพื่อวัดว่าการลงทุนของคุณจะทำได้ในสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่แตกต่างกันมากน้อยเพียงใด
ข้อบกพร่องของการจำลองมอนติคาร์โล
แน่นอนว่าไม่ใช่ทุกอย่างสมบูรณ์แบบ — รวมถึงการจำลองแบบมอนติคาร์โล และน่าเสียดายที่ไม่มีสิ่งที่เรียกว่าลูกบอลคริสตัลในการลงทุน
บางทีการประท้วงที่ใหญ่ที่สุดกับโมเดลก็คือมันไม่มีประโยชน์ในกรณีของ ตลาดหมี. การจำลองสามารถกล่อมผู้ใช้ให้รู้สึกปลอดภัย การจำลองขึ้นอยู่กับความผันผวนคงที่ แต่ตลาดคาดเดาไม่ได้อย่างน่าอับอาย อันที่จริง การจำลองแบบมอนติคาร์โลจำนวนหนึ่งถูกยกเลิกโดยผลการดำเนินงานของตลาดหุ้นที่ผันผวนในปี 2551
บทสรุป
การใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลจะเป็นประโยชน์สำหรับคุณในฐานะหน้าต่างสู่อนาคตที่มีศักยภาพของพอร์ตโฟลิโอของคุณ แต่ไม่ควรถือเป็นความจริงอย่างแท้จริง เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมที่จะช่วยคุณตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดสรรสินทรัพย์ แต่สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าตลาดสามารถ - และมีแนวโน้มว่าจะ - ผันผวนและคาดเดาไม่ได้