Phương pháp Monte Carlo (Monte Carlo Simulation) là gì? Cách sử

Phương pháp Monte Carlo

Khái niệm

mô phỏng monte carlo Tiếng Anh là mô phỏng monte carlo.

Monte Carlo là một kỹ thuật để hiểu tác động của rủi ro và sự không chắc chắn trong các mô hình dự đoán và dự đoán.

Các phương pháp Monte Carlo có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề trong hầu hết mọi lĩnh vực, bao gồm 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 đưa ra dự đoán hoặc ước tính với mức độ không chắc chắn lớn, thay vì chỉ thay thế một giá trị trung bình duy nhất cho biến không chắc chắn, phương pháp Monte Carlo là một giải pháp tốt.

Do kinh doanh và tài chính bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngẫu nhiên nên phương pháp Monte Carlo có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực này. Được sử dụng để ước tính xác suất vượt chi phí dự án lớn và xác suất giá tài sản 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 vốn có thể vỡ nợ (default) và để phân tích các công cụ phái sinh như quyền chọn.

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

Phương pháp

Monte Carlo được đặt tên theo cơ sở cờ bạc nổi tiếng ở Monaco vì cơ hội và kết quả ngẫu nhiên là trọng tâm của mô hình, giống như một trò chơi may rủi. Kỹ thuật này lần đầu tiên được phát minh bởi nhà toán học Stanislaw Ulam, người đã tự giải trí bằng cách chơi vô số trò chơi bài trong khi hồi phục sau ca phẫu thuật não.

Anh ấy bắt đầu ghi lại kết quả của mỗi trò chơi, quan sát sự phân bố của chúng và xác định xác suất chiến thắng của mình. Sau khi ông chia sẻ ý tưởng của mình với John von Neumann, hai người đã hợp tác để phát triển phương pháp Monte Carlo.

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

Một cách để sử dụng các phương pháp Monte Carlo là sử dụng excel hoặc phần mềm tương tự để lập mô hình các biến động có thể có của giá tài sản. Biến động giá tài sản có hai thành phần: một là xu hướng hoặc chuyển động định hướng liên tục và hai là 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 thay đổi giá trung bình của chứng khoán. Đây là những điều cơ bản của phương pháp Monte Carlo.

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

Lợi nhuận chu kỳ hàng ngày = ln(giá hôm nay/giá hôm nay)

Tiếp theo, hãy sử dụng các hàm trung bình, stdev.p và var.p trên toàn bộ kết quả để nhận được lợi nhuận trung bình hàng ngày, độ lệch chuẩn và phương sai tương ứng. Độ lệch bằng:

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

Ngoài ra, phần bù có thể được đặt thành 0, nhưng ít nhất trong một thời gian ngắn, sự khác biệt sẽ không lớn.

Sau đó, tính toán một đầu vào ngẫu nhiên:

giá trị ngẫu nhiên = σ x norminv(rand())

Ở đâu:

σ là độ lệch chuẩn của kết quả trong excel

normsinv và rand là các hàm trong excel

Công thức tính giá của ngày hôm sau là

Giá ngày hôm sau = giá hôm nay x e^(chênh lệch + giá trị ngẫu nhiên)

Để lấy một số mũ x đã cho trong excel, hãy sử dụng hàm exp với cú pháp exp(x). Lặp lại phép tính này nhiều lần nếu cần (mỗi lần lặp lại đại diện cho một ngày) để có được mô phỏng các biến động giá trong tương lai. Bằng cách tạo bất kỳ số lượng mô phỏng nào, bạn có thể đánh giá khả năng giá của chứng khoán sẽ đi theo một quỹ đạo cụ thể. Dưới đây là ví dụ hiển thị khoảng 30 dự đoán về cổ phiếu Time Warner (twx) trong thời gian còn lại của tháng 11 năm 2015:

Tần suất của các kết quả khác nhau do mô phỏng này tạo ra sẽ tuân theo phân phối chuẩn. Lợi nhuận có khả năng nhất nằm ở giữa đường cong, có nghĩa là lợi nhuận thực tế có khả năng cao hơn hoặc thấp hơn giá trị này.

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

Điểm quan trọng của

phương pháp Monte Carlo là nó bỏ qua mọi thứ (xu hướng vĩ mô, ban lãnh đạo công ty, sự cường điệu, các yếu tố theo chu kỳ) không được đưa vào cấu trúc biến động giá; nói cách khác, nó giả định rằng thị trường là hoàn toàn hợp lệ.

(theo investopedia)