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

Khái niệm

Phương pháp Monte Carlo trong tiếng Anh là Monte Carlo Simulation.

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

Phương pháp Monte Carlo hoàn toàn có thể được sử dụng để xử lý một loạt những yếu tố trong hầu hết mọi nghành như tài chính, kĩ thuật, chuỗi đáp ứng và khoa học .Phương pháp Monte Carlo cũng được gọi là giải pháp mô phỏng nhiều Phần Trăm .

Hiểu về Phương pháp Monte Carlo

Khi có mức độ không chắc như đinh lớn trong quy trình đưa ra những dự báo hoặc ước tính, thay vì chỉ sửa chữa thay thế biến không chắc như đinh bằng một giá trị trung bình duy nhất, chiêu thức Monte Carlo là một giải pháp tốt hơn nhiều .Vì kinh doanh thương mại và tài chính bị tác động ảnh hưởng bởi những yếu tố ngẫu nhiên, giải pháp Monte Carlo có rất nhiều ứng dụng trong những nghành nghề dịch vụ này. Nó được sử dụng để ước tính Tỷ Lệ vượt ngân sách trong những dự án Bất Động Sản lớn và năng lực giá gia tài sẽ vận động và di chuyển theo một hướng nhất định .Các công ty viễn thông sử dụng chiêu thức này để nhìn nhận hiệu suất mạng trong những trường hợp khác nhau, giúp họ tối ưu hóa liên kết mạng. Các nhà nghiên cứu và phân tích sử dụng chúng để nhìn nhận rủi ro đáng tiếc mà một khoản vốn hoàn toàn có thể không có năng lực trả ( vỡ nợ ) và nghiên cứu và phân tích những công cụ phái sinh như những quyền chọn .Các công ty bảo hiểm và công ty dầu khí cũng sử dụng chiêu thức này. Phương pháp Monte Carlo có vô số ứng dụng ngoài nghành nghề dịch vụ kinh doanh thương mại và tài chính, như trong khí tượng học, thiên văn học và vật lý hạt .

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

Ông đã khởi đầu viết ra hiệu quả của mỗi game show này để quan sát sự phân phối của chúng và xác lập Tỷ Lệ mà ông hoàn toàn có thể thắng lợi. Sau khi ông san sẻ ý tưởng sáng tạo của mình với John Von Neumann, hai người đã hợp tác để tăng trưởng chiêu thức Monte Carlo .

Sử dụng Phương pháp Monte Carlo: Mô hình giá tài sản

Một cách để sử dụng chiêu thức Monte Carlo là quy mô hóa những dịch chuyển hoàn toàn có thể của giá gia tài sử dụng Excel hoặc một ứng dụng tựa như. Có hai thành phần trong dịch chuyển giá của một gia tài : một là độ lệch hay hoạt động có hướng không đổi và nguồn vào ngẫu nhiên, đại diện thay mặt cho dịch chuyển thị trường .Bằng cách nghiên cứu và phân tích tài liệu giá quá khứ, bạn hoàn toàn có thể xác lập độ lệch, độ lệch chuẩn, phương sai và dịch chuyển giá trung bình cho một sàn chứng khoán. Đây là những nền tảng cơ bản của giải pháp Monte Carlo .Để Dự kiến một quĩ đạo giá tiềm năng, sử dụng tài liệu giá lịch sử dân tộc của gia tài để tạo ra một loạt doanh thu hàng ngày định kì bằng cách sử dụng logarit tự nhiên ( chú ý quan tâm rằng phương trình này khác với công thức biến hóa tỉ lệ phần trăm thường thì ) :

Lợi nhuận hàng ngày định kì = ln( Giá ngày hôm nay/ giá ngày hôm trước)

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

Độ lệch = Lợi nhuận trung bình hằng ngày – phương sai/2

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

Sau đó tính một nguồn vào ngẫu nhiên :

Giá trị ngẫu nhiên = σ x NORMSINV(RAND()) 

Trong đó :σ là độ lệch chuẩn lấy từ hiệu quả trong Excel

NORMSINV và RAND là các hàm trong Excel 

Công thức tính giá cho ngày tiếp theo là

Giá ngày tiếp theo = Giá ngày hôm nay x e^(Độ lệch + Giá trị ngẫu nhiên)

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

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

Xác suất doanh thu thực tiễn sẽ nằm trong một độ lệch chuẩn của doanh thu có năng lực xảy ra nhất ( hay ” dự kiến ” ) là 68 % ; nếu nằm trong hai độ lệch chuẩn là độ đáng tin cậy sẽ là 95 % ; nếu nằm trong ba độ lệch chuẩn độ an toàn và đáng tin cậy là 99,7 %. Tuy nhiên, không có gì bảo vệ rằng hiệu quả được mong đợi nhất sẽ xảy ra, hoặc trong thực tiễn sẽ không vượt quá những Dự kiến .

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

(Theo Investopedia)

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học