Моделирование Монте-Карло - это статистический метод. Это используется для решения сложных математических задач путем генерации случайных величин.
Симуляция Монте-Карло, или метод Монте-Карло, обязана своим названием знаменитому казино в Княжестве Монако. Рулетка - самая известная игра в казино, а также простейший пример механизма генерации случайных чисел.
Ключом к этому методу является понимание термина «моделирование». Выполнение моделирования состоит из повторения или дублирования характеристик и поведения реальной системы. Таким образом, основная цель моделирования Монте-Карло - попытаться имитировать поведение реальных переменных, чтобы, насколько это возможно, проанализировать или предсказать, как они будут развиваться.
С помощью моделирования они могут быть решены от очень простых до очень сложных проблем. Некоторые проблемы можно решить с помощью ручки и бумаги. Однако для большинства из них требуется использование компьютерных программ, таких как Excel, R Studio или Matlab. Без этих программ решение некоторых проблем заняло бы очень много времени.
Для чего используется моделирование Монте-Карло?
Важно знать, для чего используется этот метод. То есть конкретные случаи, чтобы понять важность метода.
Готовы инвестировать в рынки?
Один из крупнейших брокеров в мире, eToro, сделал инвестирование на финансовых рынках более доступным. Теперь любой может инвестировать в акции или покупать доли акций с комиссией 0%. Начните инвестировать прямо сейчас с депозитом всего в 200 долларов. Помните, что важно научиться инвестировать, но, конечно, сегодня это может сделать каждый.
Ваш капитал находится под угрозой. Могут применяться другие сборы. Для получения дополнительной информации посетите stocks.eToro.com.
Я хочу инвестировать с EtoroВ экономике моделирование Монте-Карло используется как в компаниях, так и в инвестициях. Находясь в мире инвестиций, где они используются чаще всего.
Вот некоторые примеры моделирования инвестиций методом Монте-Карло:
- Создавайте, оценивайте и анализируйте инвестиционные портфели
- Оценка сложных финансовых продуктов, например финансовых опционов.
- Создание моделей управления рисками
Поскольку окупаемость инвестиций непредсказуема, этот тип метода используется для оценки различных типов сценариев.
Простой пример можно найти на фондовом рынке. Движение акций невозможно предсказать. Их можно оценить, но сделать это невозможно. Следовательно, с помощью моделирования Монте-Карло предпринимается попытка имитировать поведение действия или их набора, чтобы проанализировать, как они могут развиваться. После проведения моделирования методом Монте-Карло извлекается очень большое количество возможных сценариев.
Генерация случайных чисел
Ключевым моментом при использовании моделирования Монте-Карло является генерация случайных чисел. Как мы генерируем случайные числа? С компьютерными программами. Поскольку, если бы мы использовали такой механизм, как рулетка, это могло бы занять у нас много часов.
Если мы хотим сгенерировать 10 000 случайных чисел, представьте, сколько времени это займет. Таким образом, для получения этих чисел используются компьютерные программы. Они не считаются чисто случайными числами, так как создаются программой с помощью формулы. Однако они очень похожи на случайные величины реальности. Их называют псевдослучайными числами. Эта проблема решена, осталось увидеть только одно применение метода.
Пример моделирования Монте-Карло
Предположим, мы хотим нанять менеджера для ведения бизнеса на фондовом рынке.
Управляющий, которого мы хотим нанять, утверждает, что он получил 50% прибыльности за последний год со счетом ценных бумаг в размере 20 000 долларов. Чтобы подтвердить, что вы говорите правду, мы просим предоставить ваш проверенный послужной список. То есть запись всех ваших операций, проверенных аудитором (во избежание мошенничества и фальшивых счетов). Менеджер предоставляет нам всю документацию, и мы приступаем к оценке отчета о прибылях и убытках.
Предположим, у нас есть 20 000 долларов. Мы вводим соответствующие переменные в нашу компьютерную программу и извлекаем следующий график:
С результатами, предоставленными менеджером, которого мы хотим нанять, было проведено 10 000 симуляций. Кроме того, результаты прогнозируются на четыре года. То есть 10 000 различных сценариев достижения этих результатов за четыре года.
В подавляющем большинстве сценариев получается положительный доход, но есть небольшая вероятность потери денег. Моделирование Монте-Карло предоставляет нам бесконечное количество комбинаций для оценки сценариев, о которых мы не знаем на первый взгляд.