NEW Phương pháp Monte Carlo (Monte Carlo Simulation) là gì? Cách sử dụng trong đầu tư

Hình minh họa. Nguồn: Pythonprogramming.net

Phương pháp Monte Carlo

Ý tưởng

Phương pháp Monte Carlo trong tiếng anh là Mô phỏng Monte Carlo.

Phương pháp Monte Carlo là một kỹ thuật được sử dụng để hiểu tác động của rủi ro và sự không chắc chắn trong các mô hình dự báo và dự báo.

Phương pháp Monte Carlo có thể được sử dụng để giải quyết một loạt các vấn đề trong hầu hết các lĩnh vực như tài chính, kỹ thuật, chuỗi cung ứng và khoa học.

Phương pháp Monte Carlo còn được gọi là phương pháp mô phỏng đa xác suất.

Hiểu phương pháp Monte Carlo

Khi có một mức độ không chắc chắn lớn trong quá trình đưa ra dự báo hoặc ước tính, thay vì chỉ thay thế biến không chắc chắn bằng một giá trị trung bình duy nhất, phương pháp Monte Carlo là một giải pháp tốt hơn nhiều.

Vì kinh doanh và tài chính bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngẫu nhiên, phương pháp Monte Carlo có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực này. Nó được sử dụng để ước tính xác suất vượt chi phí trong các dự án lớn và khả năng giá tài sản sẽ di chuyển theo một hướng nhất định.

Các công ty viễn thông sử dụng phương pháp này để đánh giá hiệu suất mạng trong các tình huống khác nhau, giúp họ tối ưu hóa kết nối mạng. Các nhà phân tích sử dụng chúng để đánh giá rủi ro mà một khoản vốn có thể vỡ nợ (vỡ nợ) và để phân tích các công cụ phái sinh như quyền chọn.

Các công ty bảo hiểm và công ty dầu khí cũng sử dụng phương pháp này. Phương pháp Monte Carlo có vô số ứng dụng ngoài kinh doanh và tài chính, chẳng hạn như trong khí tượng học, thiên văn học và vật lý hạt.

Phương pháp Monte Carlo Được đặt theo tên một điểm đánh bạc nổi tiếng ở Monaco vì cơ hội và kết quả ngẫu nhiên là trọng tâm của mô hình, giống như trò chơi may rủi. Kỹ thuật này lần đầu tiên được phát triển bởi Stanislaw Ulam, một nhà toán học khi đang hồi phục sau cuộc phẫu thuật não, Ulam đã tự giải trí bằng cách chơi các trò chơi bài khác nhau.

Anh ta bắt đầu viết ra kết quả của mỗi trò chơi này để quan sát sự phân bố của chúng và xác định xác suất anh ta có thể thắng. Sau khi anh ấy chia sẻ ý tưởng của mình với John Von Neumann, cả hai đã hợp tác để phát triển phương pháp Monte Carlo.

Sử dụng phương pháp Monte Carlo: Lập mô hình giá tài sản

Một cách để sử dụng phương pháp Monte Carlo là lập mô hình các chuyển động có thể có trong giá tài sản bằng Excel hoặc một phần mềm tương tự. Có hai thành phần đối với biến động giá của tài sản: một là xu hướng hoặc chuyển động không đổi về hướng và đầu vào ngẫu nhiên, đại diện cho sự biến động của thị trường.

Bằng cách phân tích dữ liệu giá lịch sử, bạn có thể xác định độ lệch, độ lệch chuẩn, phương sai và biến động giá trung bình cho một chứng khoán. Đây là những nền tảng cơ bản của phương pháp Monte Carlo.

Để dự đoán quỹ đạo giá tiềm năng, hãy sử dụng dữ liệu giá lịch sử của tài sản để tạo ra một loạt lợi nhuận hàng ngày định kỳ bằng cách sử dụng lôgarit tự nhiên (lưu ý rằng phương trình này khác với công thức thay thế). tỷ lệ phần trăm thay đổi bình thường):

Lợi nhuận hàng ngày định kỳ = ln (Giá hôm nay / Giá hôm qua)

Tiếp theo, sử dụng các hàm AVERAGE, STDEV.P và VAR.P trên toàn bộ kết quả để nhận được giá trị trả về trung bình hàng ngày, độ lệch chuẩn và phương sai tương ứng. Độ lệch bằng:

Độ lệch = Lợi nhuận trung bình hàng ngày – Phương sai / 2

Ngoài ra, độ lệch có thể được đặt thành 0 nhưng sự khác biệt sẽ không lớn ít nhất là trong khoảng thời gian ngắn.

Sau đó, tính toán một đầu vào ngẫu nhiên:

Giá trị Ngẫu nhiên = x NORMSINV (RAND ())

Phía trong:

σ là độ lệch chuẩn được lấy từ kết quả trong Excel

NORMSINV và RAND là các hàm trong Excel

Công thức tính giá cho ngày hôm sau là

Giá ngày hôm sau = Giá xe hôm nay ^ (Chênh lệch + Giá trị ngẫu nhiên)

Để nhận số mũ x đã cho trong Excel, hãy sử dụng hàm EXP với cú pháp EXP (x). Lặp lại phép tính này cho số lần mong muốn (mỗi lần lặp lại đại diện cho một ngày) để có được mô phỏng về chuyển động giá trong tương lai. Bằng cách tạo một số lượng mô phỏng tùy ý, bạn có thể đánh giá xác suất giá của chứng khoán sẽ tuân theo một quỹ đạo nhất định. Dưới đây là một ví dụ, hiển thị khoảng 30 dự đoán cho cổ phiếu của Time Warner Inc (TWX) trong thời gian còn lại của tháng 11 năm 2015:

Các tần số của các kết quả khác nhau được tạo ra bởi mô phỏng này sẽ tuân theo một phân phối chuẩn. Lợi tức có thể xảy ra nhất nằm ở giữa đường cong, có nghĩa là có khả năng lợi nhuận thực tế sẽ cao hơn hoặc thấp hơn giá trị đó.

Xác suất mà lợi nhuận thực tế sẽ nằm trong một độ lệch chuẩn của lợi nhuận có khả năng xảy ra nhất (hoặc “dự kiến”) là 68%; nếu trong khoảng hai độ lệch chuẩn thì mức độ tin cậy sẽ là 95%; nếu trong khoảng ba độ lệch chuẩn, độ tin cậy là 99,7%. Tuy nhiên, không có gì đảm bảo rằng kết quả được mong đợi nhất sẽ xảy ra, hoặc trên thực tế sẽ không vượt quá dự đoán.

Điểm quan trọng của phương pháp Monte Carlo là nó bỏ qua mọi thứ không có trong việc xây dựng chuyển động giá (xu hướng vĩ mô, lãnh đạo công ty, cường điệu, các yếu tố chu kỳ); nói cách khác, nó giả định thị trường hoàn toàn hiệu quả.

(Theo Investopedia)