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Muchos podemos hacernos la pregunta de qué es la simulación de Montecarlo, básicamente es una técnica en la que se emplean estadísticas y elementos tecnológicos para obtener datos de tipo cuantitativo con la finalidad de poder imitar mediante modelos matemáticos el comportamiento aleatorio de los sistemas que son no dinámicos.

(Es importante considerar que cuando los sistemas tienden a tener estados cambiantes en el tiempo se emplean dos tipos de recursos, uno de ellos la simulación de eventos concretos o la simulación de eventos continuos).Guía Forex Gratis

¿Qué es la simulación de Montecarlo?

Simulacion de Montecarlo

La simulación de Montecarlo consiste en crear un modelo matemático de lo que pretendemos o queremos analizar sea este un proceso, actividad o sistema.

Una vez que tenemos claro lo que vamos a analizar entonces podemos identificar las variables cuyo comportamiento que es aleatorio determinará el comportamiento general de todo un sistema.

Una vez que hemos identificado las variables llevamos a cabo un procedimiento experimental el cual consiste en los siguientes pasos:

  1. Generar muestras aleatorias: por medio del ordenador es posible general valores concretos para las variables que ya hemos identificado.
  2. Analizar el comportamiento del sistema: es importante realizar el análisis del comportamiento del sistema con los valores que hemos identificado de as variables lo que nos será de mucha ayuda.

El secreto de este proceso, consiste en ponerlo en funcionamiento la mayor cantidad de veces posibles, entre más podamos ejecutarlo y analizarlo podremos tener información útil que nos permita tener éxito.

Como todos los métodos de simulación con este esperamos comprender el comportamiento de la realidad gracias al modelo de estudio que explicamos anteriormente y de los resultados y análisis que podamos obtener de estos.

En este aspecto el método Montecarlo que es de simulación, permite que podamos estudiar el comportamiento de nuestro objeto de estudio, teniendo en cuenta siempre las distribuciones de probabilidad.

La clave consiste en que cuanto mayor sea el número en el cual insistamos, más estables serán los valores que obtendremos.

Es por esta razón que es necesario tener un ordenador como la herramienta que nos permita hacer estas repeticiones el mayor número de veces posible, hablamos de millones de repeticiones que pueden darse gracias a los cálculos obtenidos.

La simulación de Montecarlo: sus orígenes

Alrededor de la simulación de Montecarlo se han credo muchos mitos, historias y leyendas sobre su origen y sobre las primeras personas que encontraron este método.

Sin mebargo las investigaciones apuntan a que los creadores de este método de simulación fueron Stanilslaw Ulam y a Jhon  Von Neuman. Ulam en algún momento comentó que la idea sobre este simulador se le ocurrió mientras jugaba solitario en un periodo de tiempo en el cual estaba mal de salud.

Basándose en el solitario pudo darse cuenta que es mucho más sencillo tener una idea acerca del resultado del solitario si antes realizaba una serie de pruebas múltiples con cada una de las cartas, mientras contaba las proporciones de los resultados.

Fue cuando se le ocurrió que podría utilizar esta misma idea a su trabajo en la física.

Durante una de las visitas que solía realizar Von Neumann, Ulam mencionó a este lo que había descubierto, y le habló un sobre su método.

Pese al escepticismo que pudo tener Von Neumann decidió apoyar a Ulam y comenzó a desarrollar sus propias posibilidades en un procedimiento sistemático.

A inicios de 1947 Von Neumman envío una carta en la cual exponía en qué consistía el método de Montecarlo.

En ella también se explicaba que con el método se podía rastrear la generación isotrópica de neutrones desde una composición variable de material activo a lo largo del radio de una esfera.

Una de las primeras aplicaciones al método de Montecarlo fue realizada por Enrico fermi, Ulam y Von Neumann  en 1948 cuando obtuvieron los valores singulares de la ecuación de Schrodinger.

El método de simulación de Montecarlo aplicada al Trading

Dentro del trading es necesario entender que las simulaciones de Montecarlo bien aplicadas son aquellas que simulan el rendimiento por medio por medio de la generación de números aleatorios, nunca es ideal partir de la base pasada para estimar lo que obtendremos en el futuro, ya que el trading es impredecible.

El proceso que se lleva a cabo dentro del ordenador consiste en tomar partiendo de la base la desviación típica y la media de la secuencia histórica con la finalidad de poder simular cientos de millones de opciones.

Una vez que tenemos las opciones simuladas, obtenemos un histograma el cual nos muestra la rentabilidad de las simulaciones. Una vez que tenemos todo realizado hasta este punto podemos calcular el valor medio percentil del 5% y del 1% para poder mostrar el valor de rendimiento adverso del 95% y el 99% de confiabilidad.

La simulación de Montecarlo y el Position Sizing

Con la simulación de Montecarlo es posible tener en cuenta y saber la secuencia de las operaciones, con esto obtenemos información acerca del orden de las pérdidas y de las ganancias, la disposición de los fondos y el riesgo que tenemos de perdida.

La simulación de Montecarlo en relación a su aplicabilidad con el trading, parte de tomar una secuencia de las operaciones generadas mediante un sistema de trading para obtener el orden de las operaciones de forma aleatoria y de esta forma calcular el Rate of return y la reducción máxima.

Este proceso aleatorio se repite una y otra vez en lo diferentes aspectos que deseamos conocer, siempre teniendo en cuenta que debe ser una secuencia aleatoria diferente para cada caso.

De esta forma se trata entonces de que siempre empleemos la simulación como una de las herramientas que nos permite obtener resultados concretos y cuantificables sobre las probabilidades que podemos tener.

De esta forma podemos basar nuestro porcentaje de participación, es decir teniendo en cuenta cuál debe ser nuestro position sizing para poder efectuar acciones que sean mucho más seguras y rentables para nosotros.

De esto entonces es de los que se trata el sistema de simulación de Montecarlo que no solo ha teniendo éxito en su aplicación a la física, sino también al mundo del trading.

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