Monte Carlo Simulação na negociação Como a matemática prevê os resultados do mercado

Resumo:A simulação Monte Carlo executa milhares de caminhos de preços aleatórios para uma ação, calculando a distribuição de probabilidade de retornos futuros. Em vez de prever "a ação vai subir", calcula "há uma probabilidade de 72% que esta ação feche acima de $X dentro de 5 dias de negociação".

O que é a simulação Monte Carlo?

A simulação Monte Carlo é uma técnica estatística que usa repetidas amostras aleatórias para obter resultados numéricos.

Na negociação, a simulação Monte Carlo é usada para modelar a distribuição de probabilidade dos preços de ações futuros executando milhares (ou milhões) de caminhos de preços aleatórios com base em parâmetros históricos de volatilidade, deriva e correlação.

Como funciona na negociação de ações

O processo segue estes passos:

1. Parâmetros estimados:Calcular a volatilidade histórica (desvio padrão dos rendimentos), a deriva (rendimento médio) e a correlação com outros ativos.
2. Gerar caminhos aleatórios:Usando um modelo de movimento geométrico browniano, gerar milhares de possíveis caminhos futuros de preços ao longo do seu horizonte temporal-alvo.
3. Analisar os resultados:Para cada caminho, calcule o preço final, o atraso máximo e se atinge os seus níveis stop-loss ou take-profit.
4. Calcular as probabilidades:Resultados agregados para determinar a probabilidade de atingir o seu alvo, a probabilidade de atingir o seu stop-loss, e o valor esperado do comércio.

Por que as previsões individuais falham

Análises técnicas tradicionais geralmente produzem previsões binárias: "O estoque vai subir para US$ 120" ou "O suporte está em US$ 95".

Simulação Monte Carlo abraça a incerteza. em vez de uma previsão, ele dá-lhe uma distribuição de probabilidade.ProbabilidadeA Comissão propõe, em especial, que a Comissão adopte um regulamento relativo à aplicação do princípio da subsidiariedade.

Como o GemStox usa o Monte Carlo

A GemStox executa a simulação Monte Carlo como uma de suas múltiplas classes de estratégia independentes. Para cada estoque que passa a triagem inicial:

• Estimamos o regime de volatilidade atual usando modelos da família GARCH
• Execute milhares de simulações de caminho de preços em múltiplos horizontes de tempo
• Calcular as janelas de saída ponderadas pela probabilidade (stop-loss, take-profit, pontuação de convicção)
• Só os sinais onde Monte Carlo confirma distribuições de probabilidade favoráveis sobrevivem

Monte Carlo vs. Outros métodos

Referências e leituras adicionais

• Glasserman, P. (2003).Monte Carlo Métodos em Engenharia Financeira- Springer.
• Hull, J.C. (2018).Opções, futuros e outros derivados- Pearson.
• Jäckel, P. (2002).Monte Carlo Métodos em Finanças- Wiley.

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