Monte Carlo Simulation Carregar o leitor. BREAKING DOWN Monte Carlo Simulação Uma vez que negócios e finanças são atormentados por variáveis aleatórias, Monte Carlo simulações têm uma vasta gama de potenciais aplicações nestes domínios. Eles são usados para estimar a probabilidade de excessos de custos em grandes projetos ea probabilidade de que um preço de ativos se mova de uma certa maneira. Telecoms usá-los para avaliar o desempenho da rede em diferentes cenários, ajudando-os a otimizar a rede. Analistas usá-los para avaliar o risco de uma entidade inadimplência e analisar derivativos, como opções. As seguradoras e os perfuradores de poços de petróleo também os usam. Monte Carlo simulações têm inúmeras aplicações fora do negócio e finanças, como em meteorologia, astronomia e física de partículas. Monte Carlo simulações são nomeados após o jogo hot spot em Mônaco, uma vez que azar e resultados aleatórios são centrais para a modelagem técnica, assim como eles são para jogos como roleta, dados e máquinas caça-níqueis. A técnica foi desenvolvida pela primeira vez por Stanislaw Ulam, um matemático que trabalhou no Projeto Manhattan. Após a guerra, enquanto se recuperava de uma cirurgia no cérebro, Ulam se divertia jogando inúmeros jogos de paciência. Ele se interessou em traçar o resultado de cada um desses jogos, a fim de observar sua distribuição e determinar a probabilidade de ganhar. Ele mencionou isso a John Von Neumann, e os dois colaboraram para desenvolver a simulação de Monte Carlo. Modelagem de preços de ativos Uma maneira de empregar uma simulação de Monte Carlo é modelar possíveis movimentos de preços de ativos usando o Excel ou um programa similar. Existem dois componentes para os movimentos de preços de ativos: a deriva, que é um movimento direcional constante, e uma entrada aleatória, representando a volatilidade do mercado. Analisando dados de preços históricos, você pode determinar a deriva, desvio padrão. Variância e movimento de preço médio de um título. Estes são os blocos de construção de uma simulação de Monte Carlo. Para projetar uma trajetória de preço possível, use os dados de preço históricos do ativo para gerar uma série de retornos periódicos diários usando o logaritmo natural (observe que esta equação difere da fórmula de mudança percentual usual): retorno diário periódico ln (dias preço dias anteriores Preço) Em seguida use as funções AVERAGE, STDEV. P e VAR. P em toda a série resultante para obter as entradas médias diárias de retorno, desvio padrão e variação, respectivamente. A deriva é igual a: drift average daily return - (variância 2) Alternativamente, drift pode ser definido como 0, esta escolha reflete uma certa orientação teórica, mas a diferença não será enorme, pelo menos para períodos de tempo mais curtos. Em seguida obtenha uma entrada aleatória: desvio padrão do valor aleatório NORMSINV (RAND ()) A equação para o preço dos dias seguintes é: próximo dia preço preço de hoje e (drift random value) Para tomar e para uma dada potência x no Excel, Função: EXP (x). Repita este cálculo o número desejado de vezes (cada repetição representa um dia) para obter uma simulação de movimento futuro do preço. Ao gerar um número arbitrário de simulações, você pode avaliar a probabilidade de que um preço de segurança seguirá determinada trajetória. Aqui está um exemplo, mostrando cerca de 30 projeções para o estoque da Time Warner Incs (TWX) para o restante de novembro de 2017: As freqüências de diferentes resultados gerados por esta simulação formarão uma distribuição normal. Isto é, uma curva de sino. O retorno mais provável é no meio da curva, o que significa que há uma chance igual que o retorno real será maior ou menor do que esse valor. A probabilidade de que o retorno real esteja dentro de um desvio padrão da taxa mais provável (esperada) é 68 que estará dentro de dois desvios-padrão é 95 e que estará dentro de três desvios padrão é 99,7. Ainda assim, não há garantia de que o resultado mais esperado irá ocorrer, ou que os movimentos reais não excederão as projeções mais selvagens. Crucialmente, simulações Monte Carlo ignorar tudo o que não está incorporado no movimento de preços (tendências macro, liderança da empresa, hype, fatores cíclicos) em outras palavras, eles assumem mercados perfeitamente eficientes. Por exemplo, o fato de que a Time Warner abaixou sua orientação para o ano em 4 de novembro não é refletido aqui, exceto no movimento de preços para esse dia, o último valor nos dados se esse fato foi contabilizado, a maior parte das simulações provavelmente Não prever um aumento modesto no price. Use Excel para criar gráficos avançados e PivotCharts Na parte anterior desta série, você aprendeu como criar e manipular gráficos simples no Excel. Nesta parte, você aprofundará um pouco mais na criação do gráfico e também aprenderá a usar o componente gráfico relacionado à característica de Excels PivotTable: PivotCharts. Esta série de análise de dados consiste desses artigos: A amostra Para muitos dos exemplos neste artigo, usarei os dados da tabela mostrada na Figura A. Um conjunto de dados bastante típico fornece um bom lugar para demonstrar Excels graphing habilidades. Mais vistas de dados Com um gráfico, o tipo de diagrama selecionado é crítico quando se trata de obter o seu ponto de vista. Por exemplo, se você quisesse mostrar diagramaticamente quanto de seu pagamento mensal foi para o aluguel, você provavelmente não usaria um gráfico de linha. Em vez disso, um gráfico de pizza seria mais apropriado, uma vez que mostra-lhe fatias de um todo. No último artigo, nós olhamos em linhas e gráficos de pizza. Nesta seção, eu vou levá-lo através de um dos Excels características gráficos bastante bacana: o gráfico de barras 3-D. Com gráficos 3-D, as opções de manipulação de gráfico expandir para permitir que você realmente girar o gráfico para obter exatamente a exibição que você deseja. Para este exemplo, Id gostaria de criar um gráfico de barras que você pode manipular além de apenas alterar as cores, texto e tipos de linha. Lembre-se de que as etapas básicas para criar um gráfico são selecionar os dados que você deseja que apareçam no gráfico e, em seguida, clique no botão Assistente de gráfico. Para este exemplo, como vou usar todos os dados no gráfico, posso clicar em qualquer lugar da tabela de dados e clicar no botão Assistente de gráfico. Na Etapa 1 do assistente, selecionei criar um gráfico de colunas 3D, como você pode ver na Figura B. A barra 3-D é um subtipo de um gráfico de barras normal. A segunda etapa do assistente solicita que você selecione seu intervalo de dados e determinar se os dados são separados por colunas ou linhas. Para este exemplo, eu não precisava selecionar um intervalo. Para os dados da série, eu escolhi Linhas desde que eu quero que a categoria seja selecionável (Figura C). Se eu tivesse escolhido a opção de colunas, o gráfico seria um pouco mais difícil de manipular. Isso fará mais sentido em poucos minutos. Desvio Padrão (Volatilidade) Desvio Padrão (Volatilidade) Introdução O desvio padrão é um termo estatístico que mede a quantidade de variabilidade ou dispersão em torno de uma média. O desvio padrão é também uma medida da volatilidade. De um modo geral, a dispersão é a diferença entre o valor real e o valor médio. Quanto maior a dispersão ou variabilidade, maior o desvio padrão. Quanto menor a dispersão ou variabilidade, menor o desvio padrão. Os cartistas podem usar o desvio padrão para medir o risco esperado e determinar a importância de certos movimentos de preços. Cálculo StockCharts calcula o desvio padrão para uma população, o que pressupõe que os períodos envolvidos representam todo o conjunto de dados, e não uma amostra de um conjunto de dados maior. As etapas de cálculo são as seguintes: Calcular o preço médio (médio) para o número de períodos ou observações. Determinar o desvio de cada período (fechar menos o preço médio). Quadrado cada desvio de period039s. Soma os desvios quadrados. Divida esta soma pelo número de observações. O desvio padrão é então igual à raiz quadrada desse número. A planilha acima mostra um exemplo para um desvio padrão de 10 períodos usando dados QQQQ. Observe que a média de 10 períodos é calculada após o 10º período e esta média é aplicada a todos os 10 períodos. Construir um desvio padrão em execução com esta fórmula seria bastante intensivo. O Excel tem uma maneira mais fácil com a fórmula STDEVP. A tabela abaixo mostra o desvio padrão de 10 períodos usando esta fórmula. Aqui é uma planilha do Excel que mostra os cálculos de desvio padrão. Valores de Desvio Padrão Os valores de desvio padrão dependem do preço da sub-segurança. Títulos com preços elevados, como o Google (550), terão valores de desvio padrão mais altos do que títulos com preços baixos, como a Intel (22). Estes valores mais elevados não são um reflexo de maior volatilidade, mas sim um reflexo do preço real. Os valores de desvio padrão são apresentados em termos que se relacionam directamente com o preço do título subjacente. Os valores históricos de desvio padrão também serão afetados se uma segurança sofrer uma grande mudança de preço ao longo de um período de tempo. Uma segurança que se mova de 10 para 50 provavelmente terá um maior desvio padrão em 50 do que em 10. No gráfico acima, a escala da esquerda se refere ao desvio padrão. A escala do desvio padrão de Google039 estende de 2.5 a 35, quando a escala de Intel funcionar de .10 a .75. As variações médias de preço (desvios) no Google variam de 2,5 a 35, enquanto as variações médias de preços (desvios) na Intel variam de 10 centavos a 75 centavos. Apesar das diferenças de alcance, os profissionais podem avaliar visualmente as mudanças de volatilidade para cada segurança. A volatilidade na Intel aumentou de abril a junho, com o desvio padrão se movimentando acima de 70 vezes. Google experimentou um aumento na volatilidade em outubro como o desvio padrão tiro acima de 30. Um teria que dividir o desvio padrão pelo preço de fechamento para comparar diretamente a volatilidade para os dois títulos. Medição de Expectativas O valor atual do desvio padrão pode ser usado para estimar a importância de um movimento ou definir expectativas. Isto pressupõe que as variações de preço são normalmente distribuídas com uma curva de sino clássica. Mesmo que as mudanças de preços para os títulos nem sempre são normalmente distribuídos, os cartistas ainda podem usar diretrizes normais de distribuição para avaliar a importância de um movimento de preços. Numa distribuição normal, 68 das observações estão dentro de um desvio padrão. 95 das observações se enquadram em dois desvios-padrão. 99,7 das observações estão dentro de três desvios-padrão. Usando essas diretrizes, os comerciantes podem estimar a importância de um movimento de preços. Um movimento maior do que um desvio padrão mostraria força ou fraqueza acima da média, dependendo da direção do movimento. O gráfico acima mostra a Microsoft (MSFT) com um desvio padrão de 21 dias na janela do indicador. Há cerca de 21 dias de negociação em um mês eo desvio padrão mensal foi de 0,88 no último dia. Em uma distribuição normal, 68 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço inferior a 88 centavos. 95 das 21 observações devem mostrar uma mudança de preço de menos de 1,76 centavos (2 x 0,88 ou dois desvios padrão). 99,7 das observações devem apresentar uma variação de preços inferior a 2,64 (3 x 0,88 ou três desvios-padrão), sendo os movimentos de preços que foram 1,2 ou 3 desvios-padrão o desvio-padrão de 21 dias é ainda bastante variável Ele flutuou entre 0,32 e 0,88 a partir de meados de agosto até meados de dezembro. Uma média móvel de 250 dias pode ser aplicado para suavizar o indicador e encontrar uma média, que é de cerca de 68 centavos. O preço movimentos maiores do que 68 centavos foram maiores do que os 250 Dia SMA do desvio-padrão de 21 dias Estes movimentos de preços acima da média indicam maior interesse que poderia prefigurar uma mudança de tendência ou marcar uma fuga Conclusões O desvio padrão é uma medida estatística de volatilidade Estes valores fornecem chartists com uma estimativa para o esperado O desvio padrão também é usado com outros indicadores, tais como bandas de Bollinger Estas bandas são definidas 2 desvios padrão acima e abaixo de uma média móvel. Movimentos que excedem as bandas são considerados significativos o suficiente para justificar a atenção. Como com todos os indicadores, o desvio padrão deve ser usado em conjunto com outras ferramentas de análise, tais como osciladores de momentum ou padrões de gráficos. Desvio padrão e SharpCharts O desvio padrão está disponível como um indicador no SharpCharts com um parâmetro padrão de 10. Esse parâmetro pode ser alterado de acordo com as necessidades de análise. Grosso modo, 21 dias equivale a um mês, 63 dias equivale a um quarto e 250 dias equivale a um ano. O desvio padrão também pode ser usado em gráficos semanais ou mensais. Os indicadores podem ser aplicados ao desvio padrão clicando em opções avançadas e adicionando uma sobreposição. Clique aqui para um gráfico ao vivo com o desvio padrão.
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