[Apakah Anda ingin tahu bagaimana memprediksi masa depan? Simulasi Monte Carlo yang harus Anda ketahui

Kita bisa melihat simulasi Monte Carlo di banyak tempat, memprediksi harga saham, memprediksi kerugian terbesar saham, memprediksi harga obligasi struktural.

• #### Simulasi Monte Carlo

Monte Carlo Simulation adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk mensimulasikan data dalam jumlah besar. Jika Anda melihat kalimat ini secara langsung, Anda akan langsung tersingkir, meneriakkan metode statistik, mengapa Anda ingin mensimulasikan data dalam jumlah besar? Jadi, langkah pertama untuk memahami masalah yang tidak dikenal adalah bertanya mengapa, yang sesuai dengan kebiasaan berpikir semua orang, dan kami akan menjawab beberapa alasan selanjutnya.

Pertama, mengapa: Mengapa disebut simulasi Monte Carlo?

Simulasi Monte Carlo adalah sebuah metode statistik yang diusulkan oleh matematikawan Amerika Serikat, John Neumann dan Ulam, untuk memecahkan masalah dispersi acak neutron dalam pengembangan bom atom, selama Perang Dunia II. Karena pekerjaan itu bersifat rahasia, metode ini diberi nama kode Monte Carlo. Monte Carlo, di Monako, adalah sebuah kota lotere yang sangat terkenal pada saat itu, dan sifat pertaruhan adalah probabilitas, sehingga metode ini diberi nama dengan nama kota lotere, dan mudah diingat.

Kedua, mengapa: apa itu simulasi Monte Carlo dan mengapa hal itu digunakan dalam keuangan?

Jika kita katakan bahwa harga saham Vanco kemarin adalah $ 10, apakah Anda ingin tahu harga saham Vanco 100 hari kemudian? Pasti ingin tahu, jika Anda benar-benar tahu, Anda tidak perlu mengambil CFA / FRM. Bagaimana Anda tahu?

Harga saham hari ini = harga saham kemarin + 0,2

Atau izinkan saya sedikit akademis, dengan sedikit rumus, yaitu St = St-1 + 0.2, ini berarti bahwa hari ini lebih dari dua sen dari kemarin, saya tahu harga penutupan kemarin, dapat mengetahui harga penutupan hari ini, dan kemudian dapat menemukan harga penutupan 100 hari kemudian.

Jangan lupakan bahwa saham melompat-lompat seperti kelinci, jadi setiap hari akan ada kejutan, kita menyebutnya turun naik harga saham. Saya tidak tahu seberapa besar turun naik harga saham setiap hari, jadi itu acak, jadi wajar untuk memikirkan bahwa ada satu elemen acak dalam rumus ini:

Harga saham hari ini = harga saham kemarin + harga saham hari ini

Secara matematis, St = St-1 + e, e adalah pergerakan harga saham setiap hari, dan ini adalah angka acak, yang disebut angka acak adalah angka yang tidak pasti nilainya. Sekarang kita hanya perlu menggunakan metode statistik yang paling baik untuk memahami, yaitu metode yang memancarkan angka acak, dan saya bisa maju. Misalnya, harga saham pertama di Univesitas S0 = 10, jika saya memancarkan angka acak pertama, e1 = 0.3, maka S1 = 10.3, saya melangkah lebih maju, saya memancarkan angka acak lainnya e2 = -0.4, S2 = 9.9, dengan cara yang sama, berjalan 100 langkah ke depan, Anda dapat menemukan harga saham di Univesitas 100 hari kemudian.

Sampai di sini, semua orang pasti tahu, hanya mensimulasikan satu kemungkinan hasil yang sangat tidak dapat diandalkan, saya dengan cara mengirim angka acak secara acak menemukan harga saham Wanko 100 hari kemudian, saya pikir ini adalah perkiraan saya, itu perkiraan saya juga terlalu acak. Jadi satu jalur tidak dapat diandalkan, baiklah, saya menggunakan metode yang sama untuk mensimulasikan 100 atau 1000 jalur keluar, seperti saya mensimulasikan 1000 jalur, maka saya pada hari ke-100, mengambil pisau dan memotong, akan menemukan ada 1000 data, ada begitu banyak data, yang paling sederhana, saya dapat mencari rata-rata, sehingga harga saham Wanko yang diperkirakan relatif atau relatif dapat diandalkan. Tentu saja ada 1000 data, Anda bisa melakukan apa saja, saya dapat menemukan 1000 data yang terdistribusi, jadi lebih banyak memeriksa sifat dari simulasi ini.

Tentu saja, penerbitan angka acak juga tidak sepenuhnya tidak teratur, biasanya melakukan simulasi Monte Carlo dengan mengasumsikan distribusi angka acak berdasarkan karakteristik data historis. Misalnya, jika kita menemukan bahwa pergerakan harga saham sesuai dengan distribusi yang paling umum (distribusi normal), maka kita biasanya mengasumsikan e juga tunduk pada distribusi normal, sehingga dapat memberi tahu komputer bagaimana mengirim angka acak.

Ketiga, mengapa: Mengapa simulasi Monte Carlo adalah inovasi dalam penelitian keuangan?

Hal yang paling hebat dari simulasi Monte Carlo adalah bahwa ia mengubah masalah ilmu sosial menjadi seperti ilmu alam. Ilmu alam, seperti kimia, fisika, yang paling dibutuhkan untuk penelitian adalah data, karena Anda dapat menutup diri di dalam laboratorium, Anda membuat mobil kecil itu menabrak 10.000 kali, Anda akan memiliki 10.000 data, variabel kecil dapat diubah untuk studi yang sangat komprehensif.

Tentu saja, dari analisis di atas kita juga dapat melihat, itu juga memiliki keuntungan yang tidak terbatas pada data historis, karena data yang diperoleh adalah simulasi, bukan data yang benar-benar terjadi dalam sejarah, sehingga analisis dapat lebih komprehensif. Misalnya, jika Anda hanya menggunakan data historis untuk melakukan penelitian, tidak mungkin untuk memprediksi akan terjadi krisis hipotek, karena sejarah tidak pernah terjadi, tetapi dengan menggunakan metode simulasi Anda bisa mendapatkan banyak data yang tidak pernah terjadi dalam sejarah, Anda dapat membuat prediksi yang lebih komprehensif.

Di atas adalah pengantar kami tentang simulasi Monte Carlo, tentu saja dengan perkembangan teknologi informasi dan pembagian kerja secara menyeluruh, kami analis keuangan sering tidak perlu membuat model sendiri, tetapi kita perlu memiliki pengetahuan tentang prinsip-prinsip model, sehingga kita bisa tahu di mana setiap model tidak dapat diterapkan, di mana risiko yang terkandung di dalamnya, agar dapat membuat prediksi yang lebih baik tentang masa depan.

“Aku tidak tahu apa yang terjadi”.