Simulação de monte carlo e sistema de negociação pdf

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Construindo Sistemas de Negociação Algorítmica Vencedores: A Jornada de um Trader, da Mineração de Dados à Simulação de Monte Carlo para Live Trading, + Website.
Descrição.
Em Construção de Sistemas de Negociação Algorítmica: A Jornada de um Trader Da Data Mining à Simulação de Monte Carlo para Treinamento ao Vivo, o premiado comerciante Kevin Davey compartilha seus segredos para o desenvolvimento de sistemas de negociação que geram retornos de três dígitos. Com explicação e demonstração, Davey guia você passo a passo durante todo o processo de geração e validação de uma ideia, definindo pontos de entrada e saída, testando sistemas e implementando-os em negociações ao vivo. Você encontrará regras concretas para aumentar ou diminuir a alocação para um sistema e regras para quando abandonar uma. O site complementar inclui o simulador Monte Carlo do próprio Davey e outras ferramentas que permitem automatizar e testar suas próprias idéias de negociação.
Uma abordagem puramente discricionária à negociação geralmente se divide no longo prazo. Com dados de mercado e estatísticas facilmente disponíveis, os investidores estão cada vez mais optando por empregar um sistema de negociação automatizado ou algorítmico - o suficiente para que transações algorítmicas respondam agora pela maior parte do volume de negociações de ações. Construir Algorithmic Trading Systems ensina como desenvolver seus próprios sistemas com um olho para as flutuações do mercado e a impermanência do algoritmo mais eficaz.
Aprenda os sistemas que geraram retornos de três dígitos no Campeonato de Negociação da Copa do Mundo Desenvolva uma abordagem algorítmica para qualquer ideia de negociação usando software de prateleira ou plataformas populares Teste seu novo sistema usando dados de mercado históricos e atuais Dados de mercado de mina para tendências estatísticas pode formar a base de um novo sistema.
Os padrões de mercado mudam e os resultados do sistema também. O desempenho passado não é garantia de sucesso futuro, portanto, a chave é desenvolver continuamente novos sistemas e ajustar os sistemas estabelecidos em resposta às tendências estatísticas em evolução. Para os comerciantes individuais que procuram o próximo passo em frente, a Building Algorithmic Trading Systems fornece orientação especializada e conselhos práticos.
Sobre o autor.
KEVIN J. DAVEY é um operador profissional e um desenvolvedor de sistemas de alto desempenho. Ele gerou retornos anuais de três dígitos de 148%, 107% e 112% em três campeonatos consecutivos da Copa do Mundo de Futures Trading & # 174; usando sistemas de negociação algorítmica. Seu site, kjtradingsystems, fornece sistemas de negociação, sinais de negociação e orientação. Ele escreve extensivamente em publicações do setor, como Futures Magazine e Active Trader, e foi apresentado como "Market Master" no livro Os Princípios Universais do Comércio de Sucesso, de Brent Penfold (Wiley, 2010). Um engenheiro aeroespacial e MBA por experiência, Davey é um operador independente há mais de 20 anos. Davey continua a negociar em tempo integral e a desenvolver estratégias de negociação algorítmica.
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Day Trading & # 8216; Expectativa & # 8217; Simulação.
'Monte Carlo & amp; Mersenne Twister ’
Simuladores de Negociação.
Simulador de Negociação.
Veja outra planilha de negociação gratuita que você pode achar útil;
Um "Simulador de Expectativa de Monte Carlo". Há alguns anos, me deparei com um simples Simulador de Comércio de Monte Carlo em um fórum de operações. Eu decidi criar minha própria versão, que estava um pouco mais detalhada no feedback estatístico, mas baseada na mentalidade “KISS”; "Mantenha isso simples, idiota."
Uma palavra-chave & amp; O conceito a tomar em consideração aqui é a palavra "Expectativa". Este tipo de "Calculadora de negociação de planilha" tem algum valor em representar possíveis resultados "prováveis" que são derivados de algumas de suas métricas de negociação inseridas; nomeadamente;
Métricas de negociação definidas pelo usuário.
Taxa de Ganhos Média% de Risco por Negócio em função do equidade da conta Retorno médio do montante de Comissões de Risco Tomadas / Deslizamentos incorridos por ida e volta.
Em primeiro lugar, esta 'Planilha de Negociação Monte Carlo GRATUITA' não é inovadora de qualquer maneira, embora o 'Gráfico de Distribuição de Frequência Horizontal' que eu consegui incorporar (Obrigado novamente Teylyn) nesta planilha de negociação do Excel não seja algo Eu já vi em outro lugar; bem, não representado ou formatado desta forma, pelo menos.
Como uma nota, uma característica interessante deste software é a funcionalidade (de codificação de dados) relativa à geração de dados de preços sintéticos com base em dados históricos originais (EOD, Intraday etc.) Vale a pena dar uma olhada.
Van Tharp & amp; Múltiplos "R".
É quase impossível falar em negociação em relação ao risco & amp; dimensionamento de posição sem mencionar o semideus neste campo; provavelmente o principal especialista em dimensionamento de posição & amp; Gerenciamento de dinheiro; ou seja, Dr. Van Tharp Ph. D. Seu conceito muito útil de R, R-Multiples & amp; Expectativa comercial Eu não sinto a necessidade; nem estou tentando reinventar a roda aqui; então aqui está um link para a explicação do Dr. Van Tharp sobre o que é "Expectancy".
Eu prefiro levar você aqui do que apenas repetir ou parafrasear sua explicação.
Embora Van Tharp fala em termos de;
'R' (Basicamente £ em risco por negociação). 'R Múltiplos' (Uma ótima maneira de avaliar o desempenho do seu negócio em relação ao seu risco inicial.) 'Expectativa' (Média ou Média R-Múltipla Gerada do seu sistema de negociação) . ”)
"A expectativa lhe diz o lucro ou a perda líquida que você pode esperar de um grande número de unidades individuais".
O Dr. Van Tharp; (página 135 - Troque seu caminho para a liberdade financeira).
Gostaria de salientar que o meu "Monte Carlo Trading Simulator" gera resultados usando um "R" constante para todos os negócios.
Todas as negociações vencedoras são derivadas de um% de risco consistente por negociação que nunca varia. Todas as Perdas também são derivadas do mesmo% do risco inicial. Um fator-chave determinante para cada negócio é que ele é baseado em seus sistemas 'PAYOFF RATIO' (Simplesmente seu lucro médio por sistema dividido por seus sistemas de perda MÉDIA por negociação) Ele também leva em conta todos os.
"Métricas de negociação definidas pelo usuário" mencionadas anteriormente.
Então, isso não mostra as variações aleatórias nos retornos que um cenário de negociação da vida real faria. Assim, o significado de "R" como uma métrica de avaliação ou KPI para comparar o desempenho de 1 comércio em relação a outro é realmente não aplicável aqui.
"R" & amp; Múltiplos ou "R" são extremamente importantes; seu verdadeiro valor está em quantificar, avaliando & amp; finalmente, ser capaz de comparar cada um dos seus negócios uns contra os outros. Isso leva a "R-Multiples" informando a eficiência do seu sistema; pen em última análise, a "Expectativa" do seu sistema ao longo de "x" quantidade de negociações.
Apenas para adicionar; Talvez o Santo Graal da Trading esteja usando "R" para;
“Mantenha suas perdas para 1R o mais frequentemente possível.
& amp; Seus lucrativos negócios altos múltiplos de R.
Por que eu criei essas planilhas do simulador comercial?
A razão pela qual criei esta planilha de negociação?
Realmente foi para ajudar os comerciantes através da interação imersiva; induzir & amp; cultive uma mentalidade voltada NÃO para um vencedor & amp; perdendo mentalidade, mas que nutre & amp; promove um estado de espírito que é fundado dentro do conceito de expectativas positivas. Assim; pensando & amp; negociação em termos de índices de recompensa de risco, negociação com objetividade; buscando uma expectativa positiva como resultado final; é preciso negociar, mantendo no olho da mente uma imagem maior e maior do sucesso comercial. O sucesso comercial não pode ser obtido negociando a partir de uma perspectiva macro constante.
Ele está sendo negociado a partir de várias perspectivas que abrangem o pensamento em termos de RENTABILIDADE. Eu suspeito que alguns de vocês, se não todos vocês estavam esperando que eu dissesse "Você deve negociar em termos de probabilidades". Você procura uma "expectativa positiva" que dentro de uma "cesta" de negociações acima de "x" quantidade de tempo que você está um vencedor líquido. Você comercializa a LUCRATIVIDADE a longo prazo, o que significa negociar com objetivos predeterminados que visam uma expectativa positiva.
“SUPER TRADING NÃO É SOBRE PROBABILIDADE; É SOBRE RENTABILIDADE! ”
Por favor lembre-se:
Negociar é ter um sistema lucrativo; um sistema de negociação que tem uma expectativa positiva a longo prazo.
Ter uma alta taxa de ganho geralmente está associado a pequenos lucros (e geralmente grandes perdas).
Os melhores sistemas de negociação são, com frequência, um pouco acima do limite, mesmo em% de taxa de ganho.
Busque expectativa positiva em seu sistema de negociação.
Trocar lucratividade definido & amp; alinhados pelos seus objetivos.
Probabilidade desempenha um papel no comércio atualizado; mas seu governador é rentabilidade!
Galeria de Simulação de Day Trading.
Área de Download do Simulador de Negociação.
(Random. ORG Spreadsheet UPDATED 13/07/2017, agora funcionando novamente.
FIX & # 8211; Codificação alterada no VBA em como a planilha solicita dados via solicitação do HTTP Server).
Funcionalidades do Simulador de Negociação.
Existem 3 versões diferentes para download.
A única variável está em como os números aleatórios são gerados.
A versão "Monte Carlo" usa a função "RAND ()" incorporada no Excel.
A versão "Mersenne Twister" está usando um add-in do excel GRATUITO via RiskAMP, (Obrigado mais uma vez Duncan Werner por responder ao meu pedido de uma versão Excel 64bit 2010 totalmente funcional). Basicamente, este ainda é um gerador de números pseudo-aleatórios “Que foi projetado especificamente para retificar muitas das falhas encontradas em algoritmos mais antigos” (Namney Monte Carlo) pelo menos é o que a Wikipédia indica, então deve ser verdade! 🙂
Finalmente; a versão "Random. ORG". Um utilitário de importação muito bacana (cortesia de Norie; Excel Coding GURU) que permite a importação de números aleatórios Random. ORG.
"A aleatoriedade vem do ruído atmosférico, que para muitos propósitos é melhor do que os algoritmos de números pseudo-aleatórios normalmente usados ​​em programas de computador."
(Retirado do site da Random).
Alguns recursos que valem a pena mencionar que consegui integrar em todos os três desses Simuladores de "Expectativa de negociação".
Um gráfico de distribuição de frequência, que não vi em outro lugar descrito dessa maneira no formato do Excel. (Obrigado mais uma vez Teyln). Uma "probabilidade estatística" de WINS consecutivos & amp; PERDAS tabela-com uma entrada de usuário personalizada. Recuperação de Saque (%). Vitórias mais Consecutivas & amp; Perdas (quantidade numérica e de £). Maiores resultados de perda de riscas (£ 's). Maior Perder Comércio (£ 's) & amp; sua localização de referência de célula dentro da simulação de negociação aleatória de 500. Patrimônio mais baixo mais baixo (£ 's). Total de ganhos & amp; Perdas totais (numéricas e £ 's). Average Trade Win & amp; Perda em (£ 's) & amp; como um (%). Ganho de pico (£ 's).
Como mencionado anteriormente; não há nada de inovador aqui; & amp; você pode ver TODO o código dentro de TODAS essas Planilhas de Negociação GRATUITAS. Eu propositadamente não protegido por senha qualquer parte dessas planilhas Excel negociação. Isso pode ajudar / empurrar alguns de vocês para tentar & amp; 'Tweak' ou crie suas próprias versões; SEJA CRIATIVO!
"Para viver uma vida criativa, devemos perder nosso medo de estar errado."
(Joseph Chilton Pearce)
Por que usar um simulador?
No livro de Malcolm Gladwell, "Outliers", Gladwell afirma que são necessárias 10 mil horas de compromisso para se tornar um grande sucesso em qualquer empreendimento.
K. Anders Ericsson em seu livro "The Road To Excellence", estima um número de 10 anos. Por que isso é importante, & amp; O que isso tem a ver com o Trading Simulation?
Os pontos acima apontam para o domínio dentro do modelo de matriz de aprendizagem de competência consciente.
Para o Super Trade, é preciso atingir um nível de pensamento / comportamento que seja congruente com a 'Competência Inconsciente' (embora o modelo de aprendizagem 'Competência Consciente' das DSTs seja bem conhecido como um modelo de matriz de caixa, peço que considere, & amp; Estou de acordo com a integração de um 5º elemento, um ciclo de retroalimentação: "Will Tayor - Matriz de Competências." cortesia de: Businessballs.
Menciono competência como este é o parceiro; & amp; um ingrediente essencial para o Super Trade. Parceria com o que você pode questionar?
“Objetivamente, Super Trading parece ser uma habilidade de comportamento, negociando em um estado de competência inconsciente. A ironia é que a super-negociação é 100% psicológica! ”
Se Super Trading é 100% psicológico, como a psicologia desempenha seu papel quando usa um simulador de negociação?
Você consegue lidar PSICOLOGICAMENTE com a figura de rebaixamento projetada do simulador de negociação? Você consegue lidar PSICOLOGICAMENTE com as sequências / clusters de perdas ao longo do tempo? Você consegue lidar PSICOLOGICAMENTE com uma taxa de vitórias moderada (exemplo: 50%); sabendo que você está errado em 50% das vezes? Você é psicologicamente disciplinado para manter consistentemente uma% de alocação de risco pré-determinada, mesmo após uma série de perdas? Você pode PSICOLOGICAMENTE aderir ao seu sistema em diferentes condições de mercado?
Os Take Aways.
ESTÁ BEM. O que você pode tirar deste post & amp; minhas planilhas do simulador de expectativa de negociação do dia?
Pareto nos deu a regra 80/20. Assim; "Estilo Pareto", o que posso lhe dar em poucas palavras, que lhe dará o maior retorno para seus investimentos em relação a essas Planilhas de Simulação de Negociação?
3 palavras; OBJETIVOS, RISCO, FREQUÊNCIA.
ALLWAYS Negoceie com OBJETIVOS Pré-determinados. Assim, tente procurar parâmetros dentro desses Simuladores de Expectativa que corresponderão a & amp; Seja congruente com seus objetivos de negociação. ENTENDA dimensionamento de posição; sua alocação de RISK em £ por comércio para atender aos seus OBJETIVOS. É crítico. FREQÜÊNCIA . Esteja ciente de que ter uma quantia desejada (£) para atingir enquanto integra o dimensionamento de posição correto só pode ser alcançado se você tiver negociações suficientes para atender ao resultado desejado (£). A FREQÜÊNCIA de seus negócios desempenha um grande papel na rapidez com que você pode obter o resultado desejado. Procure uma estratégia (ou combine estratégias) que gere sinais de compra / venda suficientes para realizar seus objetivos ao longo do tempo.
Falácia dos Jogadores.
#Side Nota: Algo que gostaria de mencionar, uma vez que surge muito, a saber, "Falácia de Jogadores". Uma "Crença" comum é que, após uma série de negociações perdidas, suas probabilidades de ganhar na próxima negociação parecem mais prováveis. , uma regressão à média; então você deve aumentar seu tamanho de posição na próxima negociação. (MARTINGALE)
Larry Williams declara: "Depois que você teve 3 ou 4 negócios perdidos seguidos, a probabilidade do próximo negócio não é apenas um vencedor, mas um vencedor substancial está à sua disposição."
A implicação aqui é que a probabilidade de ganhar cada negociação é de alguma forma influenciada pelo resultado dos negócios anteriores. Não é verdade para lançamento de moeda & amp; a maioria dos outros eventos aleatórios. As moedas não têm memória de qual lado veio por último. Cada lance é totalmente independente do anterior.
Os proponentes da "Martingale Strategies" argumentam que na negociação real, cada negociação não é independente da negociação anterior.
Exemplo: Se você negociar um sistema de fuga, talvez após várias falhas o sucesso seja mais provável. O problema é que nós não sabemos de antemão qual julgamento vai se beneficiar do aumento do tamanho. Portanto, aumentar o tamanho da posição pode causar uma grande perda; especialmente se você estiver aumentando seu risco por comércio, pois sua conta está reduzindo o valor em (£).
Enquanto você pode conceituar de onde Larry está vindo com sua ideia de "Probabilidade Vencedora", as estratégias de Martingale são potencialmente muito perigosas se usadas consistentemente como uma estratégia de dimensionamento de posição de longo prazo.
Eu não estou falando aqui "Média" em um comércio incrementalmente. O que Larry está dizendo é; Se você perder, digamos, 4 vezes seguidas, sua 5ª troca é muito a seu favor para ser um vencedor. ”POTENCIALMENTE, MUITO PERIGOSO, SE NÃO FOR DISASTROU. Por favor; não se deixe levar por essa metodologia.
#Algumas informações adaptadas do site de Larry Sander; estratégias de negociação.
# Evento recente 2012: Trader Bruno Iksil & # 8211; Perda de US $ 2 bi; JP Morgan,
#Também Nota: As planilhas do meu simulador de negociação têm uma 'Calculadora de Ganhos / Perdas de Probabilidade Estatística integral, para que você possa ver estatisticamente quantos vencedores ou perdedores em uma fila você pode esperar sobre os 500 negócios simulados aleatoriamente, ou um número definido de negócios, tendo em conta a sua taxa de vitórias.
Isso é importante porque, se você tiver um sistema com uma taxa de ganho que seja pouco acima do limite, provavelmente poderá ter um grande número de perdas consecutivas (que minha calculadora de expectativa descreveria). Se você estivesse usando uma estratégia de Martingale como o seu patrimônio de conta diminuiu, isso poderia ser catastrófico. As palavras “Margin Call” vêm à mente!
Estratégias de 'Martingale' para negociação são perigosas - elas simplesmente não funcionam.
Estratégias anti-Martingale não são perigosas & amp; Do Work & # 8211; Se implementado corretamente!
“Estratégias anti-Martingale, que exigem maior risco durante uma série vencedora, funcionam - tanto na arena de apostas como em jogos de azar. Na Arena de Investimentos.
Page 285 & # 8211; Troque seu caminho para a liberdade financeira. & # 8211; Dr. Van Tharp, PhD.
Uma metáfora de negociação;
“Imagine em sua mente um artista; um dos grandes.
Ele está de pé em frente ao cavalete dele, gentilmente embalando sua tela; sua visão.
Ele está totalmente envolvido; em um & # 8216; FLOW & # 8217; Estado; alimentando seu processo criativo.
Seu pincel comanda sua mão direita; uma extensão de sua mente.
Sua paleta é inundada com seu conceito único de cores que esperam por sua esquerda.
Sua tela; sua visão requer profundidade para transmitir maior clareza; para cristalizar sua perspectiva.
Ele escolhe uma cor de sua paleta subjetiva para instigar a mudança; pequenos traços de luz aumentam sua paisagem ”.
Um Simulador de Negociação é apenas uma cor na sua paleta de ferramentas de negociação que podem ser acessadas a qualquer momento para melhorar o & amp; ilumine sua tela ideal.
Esta ferramenta de "colorir" pode parecer, à primeira vista, um pequeno papel no seu & # 8216; artwork; & # 8217; mas, mais importante, pode "mudar sua perspectiva" na forma como você visualiza seus resultados futuros.
Usado sabiamente, um simulador de negociação ajuda a pintar uma imagem diferente que pode instigar uma nova crença positiva; & amp; Nós trocamos nossas crenças!
Finalmente; Deixo-vos com uma citação de Richard Bandler (criador do Co-NLP)
"A maneira como conduzimos nossas vidas é um resultado direto de como vemos o futuro.
É somente por meio de uma perspectiva que você consegue fazer as coisas de maneira diferente. & # 8221;
Assimile sua negociação com uma mentalidade que tem um "OBJETIVO" claro e pré-determinado. Integre um sistema de negociação com uma "POSITIVE EXPECTANCY". Controle seu "RISK", & amp; assegure-se de que "FREQUENCY" seja seu amigo; mas mais importante;
Aprenda na hora de dominar o seu eu!
“A única certeza que sabemos sobre os mercados; É a incerteza deles!
“Desejo-lhe boa sorte em sua jornada & amp; em sua negociação.

Simulação de Monte Carlo e sistema de negociação pdf
Análise de Monte Carlo.
por Michael R. Bryant.
A análise de Monte Carlo é uma técnica computacional que permite incluir as propriedades estatísticas dos parâmetros de um modelo em uma simulação. Na análise de Monte Carlo, as variáveis ​​aleatórias de um modelo são representadas por distribuições estatísticas, que são amostradas aleatoriamente para produzir a saída do modelo. A saída é, portanto, também uma distribuição estatística. Em comparação com métodos de simulação que não incluem amostragem aleatória, o método de Monte Carlo produz resultados mais significativos, que são mais conservadores e também tendem a ser mais precisos quando usados ​​como previsões.
Ao usar a análise Monte Carlo para simular a negociação, a distribuição comercial, conforme representada pela lista de negociações, é amostrada para gerar uma sequência de negociação. Cada seqüência é analisada e os resultados são classificados para determinar a probabilidade de cada resultado. Dessa forma, um nível de probabilidade ou confiança é atribuído a cada resultado.
Sem a análise de Monte Carlo, a abordagem padrão para calcular a taxa histórica de retorno, por exemplo, seria analisar a seqüência atual de negócios usando, digamos, o dimensionamento de posição fracionária fixa. Pode ser encontrado que a taxa de retorno sobre a sequência foi de 114%. Com a análise de Monte Carlo, por outro lado, centenas ou milhares de diferentes seqüências de negócios são analisadas, e a taxa de retorno é expressa com um qualificador de probabilidade. Por exemplo, a taxa de retorno determinada pela análise de Monte Carlo pode ser de 83% com 95% de confiança. Isto significa que de todas as milhares de sequências consideradas, 95% tiveram taxas de retorno maiores ou iguais a 83%.
A análise de Monte Carlo é particularmente útil para estimar o rebaixamento máximo de pico a vale. Na medida em que o rebaixamento é uma medida útil de risco, melhorar o cálculo do rebaixamento permitirá avaliar melhor um sistema ou método de negociação. Embora não possamos prever como o mercado irá diferir amanhã do que vimos no passado, sabemos que será diferente. Se calcularmos o rebaixamento máximo com base na sequência histórica de negociações, basearemos nossos cálculos em uma sequência de negociações que sabemos que não será repetida com exatidão. Mesmo que a distribuição dos negócios (no sentido estatístico) seja a mesma no futuro, a sequência desses negócios é, em grande parte, uma questão de oportunidade.
Calcular o rebaixamento com base em uma sequência específica é um tanto arbitrário. Além disso, a seqüência de negociações tem um efeito muito grande sobre o rebaixamento calculado. Se você escolher uma sequência de negociações em que cinco perdas ocorrem em uma linha, você pode obter uma redução muito grande. Os mesmos comércios dispostos em uma ordem diferente, de tal forma que as perdas são dispersas uniformemente, podem ter um rebaixamento insignificante.
Em geral, existem duas maneiras de gerar a seqüência de negociações em uma simulação de Monte Carlo. Uma opção é construir cada sequência de negociações por amostragem aleatória dos mesmos negócios que na sequência atual, com cada negociação incluída uma vez. Este método de amostragem da distribuição comercial é conhecido como seleção aleatória sem substituição. Outro método de amostragem possível é a seleção aleatória com substituição. Se este método fosse usado, os negócios seriam selecionados aleatoriamente da lista original de negociações sem considerar se o negócio já havia sido selecionado ou não. Na seleção com substituição, uma negociação pode ocorrer mais de uma vez na nova sequência.
Um exemplo baseado em amostragem sem reposição é mostrado abaixo. A negociação é simulada usando o dimensionamento de posição de razão fixa, começando com um patrimônio de $ 10.000. Cada simulação emprega 500 seqüências comerciais (amostras). A primeira seção de resultados da figura mostra os principais resultados, como a taxa de retorno, em uma série de níveis de confiança. Observe, por exemplo, que retornos mais baixos são previstos para níveis de confiança mais altos.
Exemplo de resultados de análise de Monte Carlo.
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Simulação de Monte Carlo.
O que é a 'Simulação de Monte Carlo'?
Simulações de Monte Carlo são usadas para modelar a probabilidade de resultados diferentes em um processo que não pode ser facilmente previsto devido à intervenção de variáveis ​​aleatórias. É uma técnica usada para entender o impacto do risco e da incerteza nos modelos de previsão e previsão.
A simulação de Monte Carlo pode ser usada para lidar com uma série de problemas em praticamente todos os campos, como finanças, engenharia, cadeia de suprimentos e ciência.
A simulação de Monte Carlo também é conhecida como simulação de probabilidade.
Tendência de Look-Ahead.
Modelagem Estocástica.
Teste de estresse.
Desvio padrão.
QUEBRANDO 'Simulação de Monte Carlo'
Quando confrontado com uma incerteza significativa no processo de fazer uma previsão ou estimativa, em vez de apenas substituir a variável incerta por um único número médio, a Simulação de Monte Carlo pode revelar-se uma solução melhor. Como os negócios e as finanças são afetados por variáveis ​​aleatórias, as simulações de Monte Carlo têm uma vasta gama de possíveis aplicações nesses campos. Eles são usados ​​para estimar a probabilidade de excesso de custos em grandes projetos e a probabilidade de que o preço de um ativo se mova de determinada maneira. As telecomunicações usam-nas para avaliar o desempenho da rede em diferentes cenários, ajudando-os a otimizar a rede. Os analistas os usam para avaliar o risco de uma entidade padronizar e analisar derivativos, como opções. Seguradoras e perfuradores de poços de petróleo também os utilizam. As simulações de Monte Carlo têm inúmeras aplicações fora dos negócios e finanças, como em meteorologia, astronomia e física de partículas.
As simulações de Monte Carlo recebem o nome do ponto quente do jogo em Mônaco, uma vez que o acaso e os resultados aleatórios são centrais para a técnica de modelagem, assim como para jogos como roleta, dados e 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 entretinha jogando incontáveis ​​jogos de paciência. Ele se interessou em traçar o resultado de cada um desses jogos para observar sua distribuição e determinar a probabilidade de ganhar. Depois que ele compartilhou sua ideia com John Von Neumann, os dois colaboraram para desenvolver a simulação de Monte Carlo.
Simulações de Monte Carlo são modelos poderosos que, no espaço financeiro, podem ser usados ​​para prever o movimento dos preços dos ativos e informar melhor as decisões de investimento e negócios. Se você quer aprender sobre simulações de Monte Carlo e como construir outros modelos financeiros, confira o Curso de Modelagem Financeira da Investopedia Academy. Horas de conteúdo de classe sob demanda e prática de modelagem após a primeira aula.]
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 nos movimentos de preços de um ativo: o desvio, que é um movimento direcional constante, e um input aleatório, que representa a volatilidade do mercado. Ao analisar dados históricos de preços, você pode determinar o desvio, o desvio padrão, a variação e o movimento do preço médio de uma segurança. Estes são os blocos de construção de uma simulação de Monte Carlo.
Para projetar uma possível trajetória de preço, use os dados históricos de preços do ativo para gerar uma série de retornos diários periódicos usando o logaritmo natural (observe que essa equação difere da fórmula usual de alteração percentual):
retorno diário periódico = ln (preço do dia price preço do dia anterior)
Em seguida, use as funções AVERAGE, STDEV. P e VAR. P em toda a série resultante para obter as entradas médias de retorno diário, desvio padrão e variação, respectivamente. O desvio é igual a:
desvio = retorno diário médio - (variância ÷ 2)
Alternativamente, o desvio pode ser definido como 0; esta escolha reflete uma certa orientação teórica, mas a diferença não será enorme, pelo menos por períodos de tempo mais curtos.
Em seguida, obtenha uma entrada aleatória:
valor aleatório = desvio padrão * NORMSINV (RAND ())
A equação para o preço do dia seguinte é:
preço do dia seguinte = preço de hoje * e ^ (desvio + valor aleatório)
Para obter e para uma determinada potência x no Excel, use a função EXP: EXP (x). Repita este cálculo o número desejado de vezes (cada repetição representa um dia) para obter uma simulação do movimento futuro dos preços. Ao gerar um número arbitrário de simulações, você pode avaliar a probabilidade de que o preço de um título seguirá determinada trajetória. Aqui está um exemplo, mostrando cerca de 30 projeções para o estoque da Time Warner Inc (TWX) para o restante de novembro de 2015:
As freqüências 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 de que o retorno real seja maior ou menor que esse valor. A probabilidade de que o retorno real esteja dentro de um desvio padrão da taxa mais provável ("esperada") é de 68%; que estará dentro de dois desvios padrão é 95%; e que será dentro de três desvios padrão é de 99,7%. Ainda assim, não há garantia de que o resultado mais esperado ocorrerá, ou que os movimentos reais não excederão as projeções mais loucas.
Crucialmente, as simulações de Monte Carlo ignoram tudo o que não está embutido no movimento de preços (macro tendências, liderança da empresa, hype, fatores cíclicos); em outras palavras, eles assumem mercados perfeitamente eficientes. Por exemplo, o fato de a Time Warner ter baixado sua orientação para o ano em 4 de novembro não está refletido aqui, exceto no movimento dos preços naquele dia, o último valor nos dados; se esse fato fosse contabilizado, a maior parte das simulações provavelmente não preveria um aumento modesto no preço.