Cos'è la simulazione Monte Carlo?

Una simulazione Monte Carlo è un modello matematico per calcolare la probabilità di un risultato specifico testando o campionando in modo casuale un'ampia varietà di scenari e variabili.Utilizzato per la prima volta da Stanilaw Ulam, un matematico che ha lavorato al progetto di Manhattan durante la seconda guerra mondiale, le simulazioni forniscono agli analisti una strada per prendere decisioni difficili e risolvere problemi complessi che hanno molteplici aree di incertezza.Prende il nome dal resort popolato da casinò a Monaco, la simulazione Monte Carlo utilizza dati statistici storici per generare milioni di risultati finanziari diversi inserendo componenti in modo casuale in ogni corsa che può influenzare il risultato finale, come rendimenti dei conti, volatilità o correlazioni.Una volta formulati gli scenari, il metodo calcola le probabilità di raggiungere un risultato particolare.A differenza delle analisi standard di pianificazione finanziaria che utilizzano medie a lungo termine e stime della crescita o dei risparmi futuri, la simulazione Monte Carlo, disponibile in software e applicazioni Web, può fornire un mezzo più realistico per gestire le variabili e misurare le probabilità del rischio finanziario o della ricompensa.

I metodi Monte Carlo sono spesso utilizzati per la pianificazione finanziaria personale, la valutazione del portafoglio, la valutazione delle obbligazioni e le opzioni obbligazionarie e in finanza societaria o di progetto.Sebbene i calcoli di probabilità non siano nuovi, David B. Hertz li ha aperti per la prima volta in finanza nel 1964 con il suo articolo, "Analisi del rischio negli investimenti in capitale", pubblicato su Harvard Business Review.Phelim Boyle ha applicato il metodo alla valutazione derivata nel 1977, pubblicando il suo documento, "Opzioni: un approccio Monte Carlo", nel Journal of Financial Economics.La tecnica è più difficile da utilizzare con le opzioni americane e, con i risultati che dipendono dalle ipotesi sottostanti, ci sono alcuni eventi che la simulazione Monte Carlo non può prevedere. La simulazione offre diversi vantaggi distinti rispetto ad altre forme di analisi finanziaria.Oltre a generare le probabilità dei possibili endpoint di una determinata strategia, il metodo di formulazione dei dati facilita la creazione di grafici e grafici, promuovendo una migliore comunicazione dei risultati a investitori e azionisti.La simulazione di Monte Carlo evidenzia l'impatto relativo di ciascuna variabile alla linea di fondo.Usando questa simulazione, gli analisti possono anche vedere esattamente come alcune combinazioni di input influenzano e si interagiscono tra loro.La comprensione delle relazioni interdipendenti positive e negative tra le variabili offre un'analisi del rischio più accurata di qualsiasi strumento. L'analisi del rischio con questo metodo comporta l'uso di distribuzioni di probabilità per descrivere le variabili.Una ben nota distribuzione di probabilità è la curva normale o a campana, con gli utenti che specificano il valore atteso e una curva di deviazione standard che definisce la variazione.I prezzi dell'energia e i tassi di inflazione possono essere rappresentati dalle curve a campana.Le distribuzioni lognormali descrivono variabili positive con un potenziale illimitato per aumentare, come riserve di petrolio o prezzi delle azioni.Uniforme, triangolare e discreta sono esempi di altre possibili distribuzioni di probabilità.I valori, che sono campionati casualmente dalle curve di probabilità, sono presentati in set chiamati iterazioni.