Monte Carlo Simulación en el comercio Cómo las matemáticas predicen los resultados del mercado
Resumen:La simulación Monte Carlo ejecuta miles de vías de precios aleatorias para una acción, calculando la distribución de probabilidades de rendimientos futuros. En lugar de predecir "la acción subirá", calcula "hay una probabilidad del 72% de que esta acción cierre por encima de $X dentro de 5 días comerciales".
¿Qué es la simulación Monte Carlo?
La simulación Monte Carlo es una técnica estadística que utiliza muestreo aleatorio repetido para obtener resultados numéricos.
En el comercio, la simulación Monte Carlo se utiliza para modelar la distribución de probabilidades de los precios de las acciones futuros ejecutando miles (o millones) de caminos de precios aleatorios basados en la volatilidad histórica, la deriva y los parámetros de correlación.
Cómo funciona en el comercio de valores
El proceso sigue estos pasos:
- Parámetros estimados:Calcular la volatilidad histórica de la acción (desviación estándar de los rendimientos), la deriva (rendimiento promedio) y la correlación con otros activos.
- Generar caminos aleatorios:Utilizando un modelo de movimiento geométrico browniano, genera miles de posibles vías de precios futuros en su horizonte temporal objetivo.
- Analizar los resultados:Para cada camino, calcular el precio final, la retirada máxima, y si alcanza sus niveles stop-loss o take-profit.
- Calcule las probabilidades:Los resultados agregados para determinar la probabilidad de golpear su objetivo, la probabilidad de golpear su stop-loss, y el valor esperado del comercio.
Por qué las predicciones individuales fracasan
Los análisis técnicos tradicionales a menudo producen predicciones binarias: "La acción se elevará a 120 dólares" o "El apoyo está a 95 dólares".
la simulación Monte Carlo abarca la incertidumbre. en lugar de una predicción, te da una distribución de probabilidades. no sabes exactamente a dónde irá la acción pero sabes laprobabilidadEn el caso de los Estados miembros, la Comisión debe tener en cuenta que la aplicación de las disposiciones de la directiva no es una tarea compleja.
Cómo GemStox utiliza Monte Carlo
GemStox ejecuta la simulación Monte Carlo como una de sus múltiples clases de estrategia independientes. Para cada stock que pasa la detección inicial:
- Estimamos el régimen de volatilidad actual utilizando modelos de la familia GARCH
- Ejecutar miles de simulaciones de la trayectoria de precios en múltiples horizontes temporales
- Calcular las ventanas de salida ponderadas por probabilidad (stop-loss, take-profit, puntuación de convicción)
- Sólo las señales donde Monte Carlo confirma distribuciones de probabilidad favorables sobreviven
Monte Carlo frente a otros métodos
| Método | Producción | Las fortalezas | Las debilidades |
|---|---|---|---|
| Análisis técnico | Las señales binarias | Sencillo, ampliamente utilizado | Alta tasa de falsos positivos |
| valoración DCF | Objetivo de precio único | Fundamentalmente fundamentado | Ignora el tiempo y la volatilidad |
| Monte Carlo | Distribución de probabilidades | Captura la incertidumbre | Intensivo en el cálculo |
| GemStox (10 estrategias) | Probabilidad de consenso | Validación de varios modelos | Requiere suscripción |
Referencias y más lectura
- Las medidas de seguridad y de seguridad son necesarias.Monte Carlo Métodos en ingeniería financiera- Springer.
- Hull, J.C. (2018).Opciones, futuros y otros derivados- Pearson.
- Las empresas de la industria de la producción y de la industria de la producciónMonte Carlo Métodos en Finanzas- Wiley.
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