Forex-Monte-Carlo-Analyse

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Und weil wir zuversichtlich sind, dass wir das beste Produkt da draußen haben, können Sie es alle kostenlos für 30 Tage versuchen Sie haben nichts zu riskieren und alles, was mit AmiBroker zu gewinnen. Multivariate Modelle: Die Monte Carlo Analysis Research-Analysten nutzen multivariate Modelle, um Investitionsergebnisse zu prognostizieren, um die Möglichkeiten ihrer Investitionsrisiken zu verstehen und Risiken besser abzuschwächen. Monte Carlo Analyse ist eine spezifische multivariate Modellierung Technik, die es Forschern ermöglicht, mehrere Studien und definieren alle potenziellen Ergebnisse eines Ereignisses oder Investitionen. Das Ausführen eines Monte Carlo-Modells erzeugt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung oder eine Risikobewertung für eine gegebene Investition oder Veranstaltung. Durch Vergleich der Ergebnisse mit Risikotoleranzen. Können Manager entscheiden, ob sie bestimmte Investitionen oder Projekte vornehmen. (Um mehr über Monte Carlo-Grundlagen zu erfahren, siehe Einführung in die Monte-Carlo-Simulation und Monte-Carlo-Simulation mit GBM.) Multivariate Modelle Multivariate Modelle können als komplexe, Was wäre wenn Szenarien gedacht werden. Durch die Veränderung des Wertes mehrerer Variablen kann der Modellierer seine Auswirkung auf die zu bewertende Schätzung ermitteln. Diese Modelle werden von Finanzanalysten verwendet, um Cashflows und neue Produktideen abzuschätzen. Portfolio-Manager und Finanzberater nutzen diese Modelle, um die Auswirkung von Investitionen auf die Portfolio-Performance und das Risiko zu ermitteln. Die Versicherungsunternehmen nutzen diese Modelle zur Abschätzung des Schadenpotenzials und der Preispolitik. Einige der bekanntesten multivariaten Modelle sind diejenigen, die verwendet werden, um Aktienoptionen zu bewerten. Multivariate Modelle helfen auch Analysten, die wahren Werttreiber zu bestimmen. Monte Carlo Analyse Monte Carlo Analyse ist nach dem Fürstentum berühmt durch seine Casinos benannt. Mit Glücksspielen sind alle möglichen Ergebnisse und Wahrscheinlichkeiten bekannt, aber mit den meisten Investitionen ist die Menge der zukünftigen Ergebnisse unbekannt. Es ist bis zu dem Analytiker, die Menge der Resultate und die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, dass sie auftreten werden. In Monte-Carlo-Modellierung, führt der Analytiker mehrere Versuche (oft Tausende), um alle möglichen Ergebnisse und die Wahrscheinlichkeit, dass sie stattfinden zu bestimmen. Monte-Carlo-Analyse ist nützlich für Analysten, weil viele Investitionen und geschäftliche Entscheidungen auf der Grundlage von einem Ergebnis gemacht werden. Mit anderen Worten, viele Analysten leiten ein mögliches Szenario ab und vergleichen es dann mit Hürden, um zu entscheiden, ob es weitergehen soll. Die meisten Pro-Forma-Schätzungen beginnen mit einem Basisfall. Durch die Eingabe der Wahrscheinlichkeitsannahme für jeden Faktor kann ein Analytiker tatsächlich das Ergebnis mit der höchsten Wahrscheinlichkeit ableiten. Entscheidungen auf der Basis eines Basisfalls zu treffen, ist jedoch problematisch, und die Schaffung einer Prognose mit nur einem Ergebnis ist unzureichend, da es nichts über mögliche andere mögliche Werte sagt. Es sagt auch nichts über die sehr reale Chance, dass die tatsächlichen zukünftigen Wert wird etwas anderes als die Basisfall Vorhersage sein. Es ist unmöglich, sich gegen ein negatives Ereignis abzusichern oder zu versichern, wenn die Fahrer und Wahrscheinlichkeiten dieser Ereignisse nicht im Voraus berechnet werden. (Weitere Informationen zur Verwaltung des Risikos in Ihrem Portfolio finden Sie in unserem Tutorial für Risiko und Diversifizierung.) Erstellen des Modells Nach der Entwicklung eines Monte Carlo-Modells ist ein Werkzeug erforderlich, das zufällig Faktorwerte auswählt, die an bestimmte vorgegebene Bedingungen gebunden sind. Durch das Ausführen einer Anzahl von Versuchen mit Variablen, die durch ihre eigene unabhängige Eintrittswahrscheinlichkeit eingeschränkt sind, erzeugt ein Analytiker eine Verteilung, die alle möglichen Ergebnisse und die Wahrscheinlichkeit beinhaltet, dass sie auftreten werden. Es gibt viele Zufallszahlengeneratoren auf dem Markt. Die beiden am häufigsten Werkzeuge für die Gestaltung und Ausführung von Monte Carlo-Modelle sind Risk und Crystal Ball. Beide können als Add-Ins für Kalkulationstabellen verwendet werden und erlauben zufällige Stichproben, die in etablierten Tabellenkalkulationsmodellen integriert werden sollen. Die Technik bei der Entwicklung eines geeigneten Monte Carlo-Modells besteht darin, die korrekten Einschränkungen für jede Variable und die korrekte Beziehung zwischen den Variablen zu bestimmen. Da zum Beispiel die Portfoliodiversifizierung auf der Korrelation zwischen Vermögenswerten beruht, muss jedes Modell, das entwickelt wurde, um erwartete Portfoliowerte zu schaffen, den Zusammenhang zwischen den Investitionen beinhalten. (Um mehr zu erfahren, lesen Sie die Bedeutung der Diversifikation.) Um die richtige Verteilung für eine Variable zu wählen, muss man jede der möglichen Distributionen zu verstehen. Zum Beispiel ist die häufigste eine Normalverteilung. Auch als Glockenkurve bekannt. In einer Normalverteilung sind alle Vorkommen gleichmäßig verteilt (symmetrisch) um den Mittelwert. Der Mittelwert ist das wahrscheinlichste Ereignis. Natürliche Phänomene, Menschenhöhe und Inflation sind Beispiele für Inputs, die normalerweise verteilt werden. In der Monte-Carlo-Analyse ermittelt ein Zufallszahlengenerator für jede Variable einen zufälligen Wert (innerhalb der vom Modell gesetzten Bedingungen) und erzeugt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für alle möglichen Ergebnisse. Die Standardabweichung dieser Wahrscheinlichkeit ist eine Statistik, die die Wahrscheinlichkeit bezeichnet, dass das tatsächliche Ergebnis, das geschätzt wird, etwas anderes als das mittlere oder wahrscheinlichste Ereignis sein wird. Unter der Annahme, dass eine Wahrscheinlichkeitsverteilung normal verteilt wird, werden etwa 68 der Werte innerhalb einer Standardabweichung des Mittelwerts liegen, etwa 95 der Werte fallen innerhalb von zwei Standardabweichungen und etwa 99,7 liegen innerhalb von drei Standardabweichungen des Mittelwerts. Dies ist bekannt als die 68-95-99.7 Regel oder die empirische Regel. Beispiele Nehmen wir zum Beispiel zwei getrennte, normalverteilte Wahrscheinlichkeitsverteilungen, die aus der Zufallsfaktoranalyse oder aus mehreren Szenarien eines Monte-Carlo-Modells abgeleitet sind. Copyright 2008 Investopedia Monte Carlo Simulation Spieler wird geladen. BREAKING DOWN Monte Carlo Simulation Da Business und Finanzen von Zufallsvariablen geplagt werden, verfügen Monte-Carlo-Simulationen über ein breites Anwendungsspektrum in diesen Bereichen. Sie werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit von Kostenüberschreitungen in großen Projekten abzuschätzen und die Wahrscheinlichkeit, dass sich ein Vermögenspreis in einer bestimmten Weise bewegen wird. Telecoms nutzen sie, um die Netzwerkleistung in verschiedenen Szenarien zu beurteilen und ihnen dabei zu helfen, das Netzwerk zu optimieren. Analysten verwenden sie, um das Risiko zu beurteilen, dass ein Unternehmen den Ausfall hat und die Derivate wie Optionen analysieren. Versicherer und Ölbohrer benutzen sie auch. Monte Carlo Simulationen haben unzählige Anwendungen außerhalb von Wirtschaft und Finanzen, wie in der Meteorologie, Astronomie und Teilchenphysik. Monte Carlo Simulationen sind nach dem Glücksspiel-Hot Spot in Monaco benannt, da Zufall und Zufall Ergebnisse sind zentral für die Modellierung Technik, so viel wie sie sind für Spiele wie Roulette, Würfel und Spielautomaten. Die Technik wurde zuerst von Stanislaw Ulam, einem Mathematiker, der an dem Manhattan-Projekt arbeitete, entwickelt. Nach dem Krieg, während er sich von der Gehirnchirurgie erholte, unterhielt sich Ulam, indem er unzählige Solitaire-Spiele spielte. Er interessierte sich für die Darstellung der Ergebnisse von jedem dieser Spiele, um ihre Verteilung zu beobachten und bestimmen die Wahrscheinlichkeit zu gewinnen. Er erwähnte dies von John von Neumann, und die beiden arbeiteten zusammen, um die Monte-Carlo-Simulation zu entwickeln. Asset-Preis-Modellierung Eine Möglichkeit, eine Monte-Carlo-Simulation zu verwenden, besteht darin, mögliche Bewegungen von Asset-Preisen mit Excel oder einem ähnlichen Programm zu modellieren. Es gibt zwei Komponenten zu einer Kursbewegung eines Vermögenswertes: Drift, die eine konstante Richtungsbewegung ist, und eine zufällige Eingabe, die die Marktvolatilität darstellt. Durch die Analyse historischer Preisdaten können Sie die Drift, Standardabweichung, bestimmen. Varianz und Durchschnittspreisbewegung für ein Wertpapier. Dies sind die Bausteine ​​einer Monte-Carlo-Simulation. Um eine mögliche Kursbewegung zu projizieren, verwenden Sie die historischen Kursdaten des Vermögenswertes, um eine Reihe von periodischen täglichen Renditen mit dem natürlichen Logarithmus zu erzeugen (beachten Sie, dass sich diese Gleichung von der üblichen prozentualen Änderungsformel unterscheidet): periodische tägliche Rendite ln (Tagespreis vorhergehend Tage-Preis) Als nächstes verwenden Sie die Funktionen AVERAGE, STDEV. P und VAR. P auf der gesamten resultierenden Serie, um die durchschnittliche tägliche Rendite, Standardabweichung und Abweichungseingaben zu erhalten. Die Drift ist gleich: Drift Durchschnittliche tägliche Rendite - (Varianz 2) Alternativ kann Drift auf 0 gesetzt werden, diese Wahl reflektiert eine gewisse theoretische Orientierung, aber der Unterschied wird nicht groß sein, zumindest für kürzere Zeitrahmen. Als nächstes erhält man einen Zufallswert: random value Standardabweichung NORMSINV (RAND ()) Die Gleichung für den folgenden Tag s Preis ist: am nächsten Tag s Preis heute s Preis e (Drift Random Value) Um e auf eine gegebene Power x in Excel zu nehmen, Verwenden Sie die EXP-Funktion: EXP (x). Wiederholen Sie diese Berechnung die gewünschte Anzahl von Malen (jede Wiederholung repräsentiert einen Tag), um eine Simulation der zukünftigen Preisbewegung zu erhalten. Durch die Erzeugung einer beliebigen Anzahl von Simulationen können Sie die Wahrscheinlichkeit einschätzen, dass ein Sicherheitspreis der gegebenen Trajektorie folgt. Hier ist ein Beispiel, das rund 30 Prognosen für die Time Warner Inc (TWX) Aktie für den Rest November 2015 zeigt: Die Frequenzen der verschiedenen Ergebnisse, die durch diese Simulation erzeugt werden, bilden eine normale Verteilung. Dh eine Glockenkurve. Die wahrscheinlichste Rückkehr ist in der Mitte der Kurve, dh es gibt eine gleiche Chance, dass die tatsächliche Rückkehr höher oder niedriger als dieser Wert sein wird. Die Wahrscheinlichkeit, dass die tatsächliche Rückkehr wird innerhalb einer Standardabweichung der wahrscheinlichste (erwartete) Rate ist 68, dass es innerhalb von zwei Standardabweichungen ist 95 und dass es innerhalb von drei Standard-Abweichungen ist 99,7. Dennoch gibt es keine Garantie, dass das am meisten erwartete Ergebnis auftreten wird, oder dass die tatsächlichen Bewegungen die wildesten Projektionen nicht übersteigen werden. Entscheidend ist, dass Monte-Carlo-Simulationen alles ignorieren, was nicht in die Preisbewegung eingebaut ist (Makrotrends, Unternehmensführung, Hype, zyklische Faktoren). Zum Beispiel ist die Tatsache, dass Time Warner senkte seine Anleitung für das Jahr am 4. November wird hier nicht reflektiert, außer in der Preisbewegung für diesen Tag, der letzte Wert in den Daten, wenn diese Tatsache berücksichtigt wurden, würde der Großteil der Simulationen wahrscheinlich Nicht vorhersagen eine bescheidene Preissteigerung. Eine Abkürzung des Bombay Exchange Sensitive Index (Sensex) - der Benchmarkindex der Bombay Stock Exchange (BSE). Eine Anleihe ohne Fälligkeitstermin. Perpetual Anleihen sind nicht einlösbar, sondern zahlen einen stetigen Strom von Interesse für immer. Einige der. Die erste einer Reihe von Jahren in einem Wirtschafts-oder Finanz-Index. Ein Basisjahr ist in der Regel auf einen beliebigen Wert von 1 festgelegt. Eine Anleihe, die zu bestimmten Zeitpunkten während des Lebens in eine bestimmte Menge des Eigenkapitals umgerechnet werden kann. Die Überschussrendite, die an der Börse investiert, bietet über einen risikofreien Zins, wie die Rendite aus Staatsanleihen.