Моделювання Монте-Карло є статистичним методом. Це використовується для вирішення складних математичних задач шляхом генерації випадкових величин.
Моделювання Монте-Карло, або метод Монте-Карло, зобов’язаний назвою знаменитому казино в Князівстві Монако. Рулетка - найвідоміша гра казино, а також найпростіший приклад механізму генерації випадкових чисел.
Ключовим для цього методу є розуміння терміна „моделювання”. Проведення моделювання складається з повторення або дублювання характеристик та поведінки реальної системи. Таким чином, основною метою моделювання Монте-Карло є спроба імітувати поведінку реальних змінних, щоб, наскільки це можливо, аналізувати або передбачати, як вони будуть розвиватися.
За допомогою моделювання їх можна вирішити від дуже простих задач до дуже складних. Деякі проблеми можна вирішити за допомогою пера та паперу. Однак більшість вимагає використання комп’ютерних програм, таких як Excel, R Studio або Matlab. Без цих програм вирішення певних проблем зайняло б дуже багато часу.
Для чого використовується моделювання Монте-Карло?
Найголовніше - знати, для чого використовується цей метод. Тобто конкретні випадки, щоб зрозуміти важливість методу.
Готові інвестувати на ринки?
Один з найбільших брокерів у світі, eToro, зробив інвестиції на фінансових ринках більш доступними. Тепер кожен може інвестувати в акції або придбати частки акцій з комісією 0%. Почніть інвестувати зараз із депозиту у розмірі всього 200 доларів. Пам’ятайте, що важливо навчитися інвестувати, але, звичайно, сьогодні це може зробити кожен.
Ваш капітал під загрозою. Можуть застосовуватися інші збори. Для отримання додаткової інформації відвідайте stocks.eToro.com
Я хочу інвестувати з EtoroВ економічній галузі моделювання Монте-Карло використовується як в компаніях, так і в інвестиціях. Перебувати у світі інвестицій, де їх використовують найбільше.
Ось кілька прикладів моделювання Монте-Карло в інвестиціях:
- Створювати, оцінювати та аналізувати інвестиційні портфелі
- Оцінка складних фінансових продуктів, таких як фінансові опціони
- Створення моделей управління ризиками
Оскільки рентабельність інвестиції непередбачувана, цей тип методу використовується для оцінки різних типів сценаріїв.
Простий приклад можна знайти на фондовому ринку. Рухи акцій не можна передбачити. Їх можна оцінити, але зробити це точно неможливо. Тому за допомогою моделювання Монте-Карло робиться спроба імітувати поведінку дії або сукупності з них, щоб проаналізувати, як вони могли еволюціонувати. Після проведення моделювання Монте-Карло витягується дуже велика кількість можливих сценаріїв.
Генерація випадкових чисел
Ключовим моментом у використанні моделювання Монте-Карло є генерація випадкових чисел. Як ми генеруємо випадкові числа? З комп’ютерними програмами. Оскільки якби ми використовували такий механізм, як рулетка, це може зайняти у нас багато годин.
Якщо ми хочемо сформувати 10000 випадкових чисел, уявіть, скільки часу це займе. Таким чином, для генерації цих чисел використовуються комп’ютерні програми. Вони не вважаються суто випадковими числами, оскільки вони створюються програмою за формулою. Однак вони дуже схожі на випадкові величини реальності. Їх називають псевдовипадковими числами. Вирішивши цю проблему, залишається розглянути лише одне застосування методу.
Приклад моделювання Монте-Карло
Припустимо, ми хочемо найняти менеджера для ведення бізнесу для нас на фондовому ринку.
Менеджер, котрого ми хочемо найняти, вимагає, щоб за останній рік він отримав 50% рентабельності за рахунок рахунку в цінних паперах 20 000 доларів. Щоб підтвердити, що те, що ви говорите, відповідає дійсності, ми просимо вас перевірити аудиторські записи. Тобто, запис усіх ваших операцій перевірений аудитором (щоб уникнути шахрайства та неправдивих рахунків). Менеджер надає нам всю документацію, і ми приступаємо до оцінки звіту про прибутки та збитки.
Припустимо, у нас є 20 000 доларів. Ми вводимо відповідні змінні в нашу комп’ютерну програму і витягуємо такий графік:
За результатами, наданими менеджером, якого ми хочемо найняти, було проведено 10 000 моделювань. Крім того, результати прогнозуються на чотири роки. Тобто 10 000 різних сценаріїв цих результатів протягом чотирьох років.
У переважній більшості сценаріїв генерується позитивна віддача, але є невелика ймовірність втрати грошей. Моделювання Монте-Карло надає нам нескінченність комбінацій для оцінки сценаріїв, про які ми не знаємо на перший погляд.