Forex monte carlo analysis

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A análise de Monte Carlo é uma técnica de modelagem multivariada específica que permite aos pesquisadores executar múltiplos ensaios e definir todos os resultados potenciais de um evento ou investimento. A execução de um modelo de Monte Carlo cria uma distribuição de probabilidade ou avaliação de risco para um dado investimento ou evento sob revisão. Comparando os resultados com as tolerâncias de risco. Os gerentes podem decidir se devem prosseguir com certos investimentos ou projetos. Modelos multivariados Modelos multivariados podem ser pensados ​​como complexos, e se cenários. (Para saber mais sobre os conceitos básicos de Monte Carlo, ver Introdução à simulação de Monte Carlo e simulação Monte Carlo com GBM. Alterando o valor de várias variáveis, o modelador pode verificar seu impacto na estimativa que está sendo avaliada. Esses modelos são usados ​​por analistas financeiros para estimar fluxos de caixa e idéias de novos produtos. Os gestores de carteira e os consultores financeiros utilizam estes modelos para determinar o impacto dos investimentos no desempenho e no risco da carteira. As seguradoras utilizam esses modelos para estimar o potencial de sinistros e políticas de preços. Alguns dos modelos multivariados mais conhecidos são aqueles usados ​​para avaliar as opções de ações. Os modelos multivariados também ajudam os analistas a determinar os verdadeiros impulsionadores do valor. Monte Carlo Análise Monte Carlo análise é nomeado após o principado tornado famoso por seus casinos. Com os jogos de azar, todos os possíveis resultados e probabilidades são conhecidos, mas com a maioria dos investimentos o conjunto de resultados futuros é desconhecido. Cabe ao analista determinar o conjunto de resultados ea probabilidade de que eles ocorrerão. Na modelagem de Monte Carlo, o analista executa testes múltiplos (muitas vezes milhares) para determinar todos os possíveis resultados e a probabilidade de que eles ocorrerão. A análise de Monte Carlo é útil para analistas porque muitas decisões de investimento e de negócios são tomadas com base em um resultado. Em outras palavras, muitos analistas derivam um cenário possível e, em seguida, compará-lo para voltar obstáculos para decidir se proceder. A maioria das estimativas pró-forma começa com um caso base. Ao inserir a suposição de maior probabilidade para cada fator, um analista pode realmente obter o maior resultado de probabilidade. No entanto, fazer qualquer decisão com base em um caso base é problemático, e criar uma previsão com apenas um resultado é insuficiente, porque não diz nada sobre quaisquer outros valores possíveis que poderiam ocorrer. Também não diz nada sobre a possibilidade muito real de que o valor futuro real será algo diferente da previsão do caso base. É impossível proteger ou segurar contra uma ocorrência negativa se os drivers e as probabilidades desses eventos não são calculados com antecedência. (Para saber mais sobre como gerenciar o risco em seu portfólio, consulte o nosso tutorial de Risco e Diversificação.) Criando o Modelo Uma vez projetado, a execução de um modelo de Monte Carlo requer uma ferramenta que irá selecionar aleatoriamente valores de fator que estão vinculados por determinadas condições predeterminadas. Ao executar uma série de ensaios com variáveis ​​limitadas pela sua própria probabilidade de ocorrência, um analista cria uma distribuição que inclui todos os resultados possíveis e a probabilidade de que eles ocorrerão. Existem muitos geradores de números aleatórios no mercado. As duas ferramentas mais comuns para projetar e executar modelos de Monte Carlo são Risco e Bola de Cristal. Ambos podem ser usados ​​como suplementos para planilhas e permitir que a amostragem aleatória seja incorporada em modelos de planilha estabelecidos. A arte no desenvolvimento de um modelo Monte Carlo apropriado é determinar as restrições corretas para cada variável ea correta relação entre as variáveis. Por exemplo, como a diversificação da carteira é baseada na correlação entre os ativos, qualquer modelo desenvolvido para criar os valores esperados da carteira deve incluir a correlação entre os investimentos. (Para saber mais, leia A Importância da Diversificação.) Para escolher a distribuição correta para uma variável, é preciso entender cada uma das possíveis distribuições disponíveis. Por exemplo, a mais comum é uma distribuição normal. Também conhecido como uma curva de sino. Em uma distribuição normal, todas as ocorrências são igualmente distribuídas (simétricas) em torno da média. A média é o evento mais provável. Fenômenos naturais, alturas de pessoas e inflação são alguns exemplos de insumos que são normalmente distribuídos. Na análise de Monte Carlo, um gerador de números aleatórios escolhe um valor aleatório para cada variável (dentro das restrições estabelecidas pelo modelo) e produz uma distribuição de probabilidade para todos os resultados possíveis. O desvio padrão dessa probabilidade é uma estatística que denota a probabilidade de que o resultado real sendo estimado seja algo diferente do evento médio ou mais provável. Assumindo que uma distribuição de probabilidade é normalmente distribuída, aproximadamente 68 dos valores cairão dentro de um desvio padrão da média, cerca de 95 dos valores cairão dentro de dois desvios padrão e cerca de 99,7 ficará dentro de três desvios padrão da média. Isso é conhecido como a regra 68-95-99.7 ou a regra empírica. Exemplos Tomemos por exemplo duas distribuições de probabilidade separadas, normalmente distribuídas, derivadas da análise de fatores aleatórios ou de múltiplos cenários de um modelo de Monte Carlo. Copyright 2008 Investopedia Monte Carlo Simulação Carregando o player. BREAKING DOWN Monte Carlo Simulação Uma vez que negócios e finanças são atormentados por variáveis ​​aleatórias, Monte Carlo simulações têm uma vasta gama de potenciais aplicações nestes domínios. Eles são usados ​​para estimar a probabilidade de excessos de custos em grandes projetos ea probabilidade de que um preço de ativos se mova de uma certa maneira. Telecoms usá-los para avaliar o desempenho da rede em diferentes cenários, ajudando-os a otimizar a rede. Analistas usá-los para avaliar o risco de uma entidade inadimplência e analisar derivativos, como opções. As seguradoras e os perfuradores de poços de petróleo também os usam. Monte Carlo simulações têm inúmeras aplicações fora do negócio e finanças, como em meteorologia, astronomia e física de partículas. Monte Carlo simulações são nomeados após o jogo hot spot em Mônaco, uma vez que azar e resultados aleatórios são centrais para a modelagem técnica, assim como eles são para jogos como roleta, dados e máquinas caça-níqueis. A técnica foi desenvolvida pela primeira vez por Stanislaw Ulam, um matemático que trabalhou no Projeto Manhattan. Após a guerra, enquanto se recuperava de uma cirurgia no cérebro, Ulam se divertia jogando inúmeros jogos de paciência. Ele se interessou em traçar o resultado de cada um desses jogos, a fim de observar sua distribuição e determinar a probabilidade de ganhar. Ele mencionou isso a John Von Neumann, e os dois colaboraram para desenvolver a simulação de Monte Carlo. Modelagem de preços de ativos Uma maneira de empregar uma simulação de Monte Carlo é modelar possíveis movimentos de preços de ativos usando o Excel ou um programa similar. Existem dois componentes para os movimentos de preços de um ativo: a deriva, que é um movimento direcional constante, e uma entrada aleatória, representando a volatilidade do mercado. Analisando dados de preços históricos, você pode determinar a deriva, desvio padrão. Variância e movimento de preço médio de um título. Estes são os blocos de construção de uma simulação de Monte Carlo. Para projetar uma trajetória de preço possível, use os dados de preço históricos do ativo para gerar uma série de retornos periódicos diários usando o logaritmo natural (observe que esta equação difere da fórmula de mudança percentual usual): retorno diário periódico ln Dia s preço) Em seguida use as funções AVERAGE, STDEV. P e VAR. P em toda a série resultante para obter o retorno médio diário, desvio padrão e entradas de variância, respectivamente. A deriva é igual a: drift average daily return - (variância 2) Alternativamente, drift pode ser definido como 0, esta escolha reflete uma certa orientação teórica, mas a diferença não será enorme, pelo menos para períodos de tempo mais curtos. Em seguida obter uma entrada aleatória: desvio padrão do valor aleatório NORMSINV (RAND ()) A equação para o preço do dia seguinte s é: preço do dia seguinte s preço de hoje e (drift random value) Para tomar e para uma determinada potência x em Excel, Utilize a função EXP: EXP (x). Repita este cálculo o número desejado de vezes (cada repetição representa um dia) para obter uma simulação de movimento futuro do preço. Ao gerar um número arbitrário de simulações, você pode avaliar a probabilidade de que o preço de um título seguirá uma trajetória determinada. Aqui está um exemplo, mostrando cerca de 30 projeções para o estoque da Time Warner Inc (TWX) para o restante de novembro de 2017: As frequências de diferentes resultados gerados por esta simulação formarão uma distribuição normal. Isto é, uma curva de sino. O retorno mais provável é no meio da curva, o que significa que há uma chance igual que o retorno real será maior ou menor do que esse valor. A probabilidade de que o retorno real esteja dentro de um desvio padrão da taxa mais provável (esperada) é 68 que estará dentro de dois desvios-padrão é 95 e que estará dentro de três desvios padrão é 99,7. Ainda assim, não há garantia de que o resultado mais esperado irá ocorrer, ou que os movimentos reais não excederão as projeções mais selvagens. Crucialmente, simulações Monte Carlo ignorar tudo o que não está incorporado no movimento de preços (tendências macro, liderança da empresa, hype, fatores cíclicos) em outras palavras, eles assumem mercados perfeitamente eficientes. Por exemplo, o fato de que a Time Warner abaixou sua orientação para o ano em 4 de novembro não é refletido aqui, exceto no movimento de preços para esse dia, o último valor nos dados se esse fato foi contabilizado, a maior parte das simulações provavelmente Não prever um modesto aumento no preço. Uma abreviação do Índice Sensível à Bolsa de Bombaim (Sensex) - o índice de referência da Bolsa de Valores de Bombaim (BSE). Uma obrigação sem data de vencimento. Obrigações perpétuas não são resgatáveis, mas pagar um fluxo constante de juros para sempre. Alguns dos. O primeiro de uma série de anos em um índice econômico ou financeiro. Um ano de base é normalmente definido para um nível arbitrário de 1. Um vínculo que pode ser convertido em uma quantidade predeterminada de capital da empresa em determinados momentos durante a sua vida, normalmente. O excesso de retorno que o investimento no mercado de ações oferece ao longo de uma taxa livre de risco, como o retorno de títulos do governo.