Симулация на Монте Карло - какво е това, определение и концепция

Съдържание:

Anonim

Симулацията на Монте Карло е статистически метод. Това се използва за решаване на сложни математически задачи чрез генериране на случайни променливи.

Симулацията на Монте Карло или методът на Монте Карло дължи името си на известното казино в Княжество Монако. Рулетката е най-известната казино игра и също така най-простият пример за механизъм за генериране на случайни числа.

Ключът към този метод е да се разбере терминът „симулация“. Извършването на симулация се състои от повтаряне или дублиране на характеристиките и поведението на реална система. По този начин основната цел на симулацията в Монте Карло е да се опита да имитира поведението на реалните променливи, за да анализира, доколкото е възможно, или да предскаже как ще се развият.

Чрез симулация те могат да бъдат решени от много прости до много сложни проблеми. Някои проблеми могат да бъдат решени с химикал и хартия. Повечето обаче изискват използването на компютърни програми като Excel, R Studio или Matlab. Без тези програми решаването на определени проблеми би отнело много дълго време.

За какво се използва симулацията на Монте Карло?

Важното е да знаете за какво се използва този метод. Тоест конкретни случаи, за да се разбере значението на метода.

Готови ли сте да инвестирате на пазарите?

Един от най-големите брокери в света, eToro, направи инвестициите на финансовите пазари по-достъпни. Сега всеки може да инвестира в акции или да купи части от акции с 0% комисионни. Започнете да инвестирате сега с депозит от само $ 200. Не забравяйте, че е важно да се обучавате да инвестирате, но разбира се днес всеки може да го направи.

Вашият капитал е изложен на риск. Възможно е да се прилагат други такси. За повече информация посетете stocks.eToro.com
Искам да инвестирам с Еторо

В икономиката симулацията на Монте Карло се използва както в компании, така и в инвестиции. Да бъдеш в света на инвестициите, където се използва най-много.

Някои примери за симулация на Монте Карло при инвестиции са следните:

  • Създаване, оценка и анализ на инвестиционни портфейли
  • Оценяване на сложни финансови продукти като финансови опции
  • Създаване на модели за управление на риска

Тъй като възвръщаемостта на инвестицията е непредсказуема, този тип метод се използва за оценка на различни видове сценарии.

Прост пример се намира на фондовия пазар. Движенията на даден запас не могат да се предвидят. Те могат да бъдат оценени, но е невъзможно да се направи точно. Следователно, чрез симулацията на Монте Карло се прави опит да се имитира поведението на действие или на набор от тях, за да се анализира как биха могли да се развият. След като се извърши симулацията на Монте Карло, се извличат много голям брой възможни сценарии.

Генериране на произволни числа

Ключов момент при използването на симулацията на Монте Карло е генерирането на случайни числа. Как да генерираме случайни числа? С компютърни програми. Тъй като ако използвахме механизъм като рулетка, това може да ни отнеме много часове.

Ако искаме да генерираме 10 000 произволни числа, представете си колко време ще отнеме. По този начин за генериране на тези числа се използват компютърни програми. Те не се считат за чисто случайни числа, тъй като са създадени от програмата с формула. Те обаче много приличат на случайните променливи на реалността. Те се наричат ​​псевдослучайни числа. Решен този проблем, остава да се види само едно приложение на метода.

Пример за симулация на Монте Карло

Да предположим, че искаме да наемем мениджър, който да прави бизнес за нас на фондовия пазар.

Мениджърът, който искаме да наемем, е получил 50% рентабилност през последната година със сметка за ценни книжа от 20 000 долара. За да потвърдим, че това, което казвате, е вярно, ние искаме вашия одитиран опит. Тоест записът за всички ваши операции, проверен от одитор (за да се избегнат измами и фалшиви сметки). Управителят ни предоставя цялата документация и ние продължаваме да правим оценка на отчета за доходите.

Да приемем, че имаме 20 000 долара. Въвеждаме съответните променливи в нашата компютърна програма и извличаме следната графика:

С резултатите, предоставени от мениджъра, който искаме да наемем, са извършени 10 000 симулации. Освен това резултатите се прогнозират в продължение на четири години. Тоест 10 000 различни сценария за тези резултати за четири години.

В по-голямата част от сценариите се генерира положителна възвръщаемост, но има малка вероятност да загубите пари. Симулацията на Монте Карло ни предоставя безкрайност от комбинации за оценка на сценарии, които не сме наясно от пръв поглед.