¿Puede esta técnica ayudarlo a administrar el riesgo de su inversión?

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No hace falta decir que el riesgo siempre es parte de la inversión, incluso si juegas a lo seguro. Por lo tanto, analizar su nivel de riesgo y predecir cómo podría afectar sus inversiones es crucial. Una de las formas más populares de hacer esto es lo que se conoce como «simulación Monte Carlo». Pero, ¿qué es esto? ¿Y puede predecir con precisión los resultados de su inversión?

La simulación Monte Carlo fue creada a fines de la década de 1940 por Stanislaw Ulam. Fue un brillante matemático polaco-estadounidense. Trabajó en el Proyecto Manhattan, que desarrolló la primera bomba atómica. Y también descubrió la automatización celular y plantó las semillas para el desarrollo de la propulsión por pulsos nucleares.

La historia cuenta que Ulam se estaba recuperando de una cirugía cerebral y pasaba horas jugando innumerables juegos de solitario. Le fascinaba graficar el resultado de cada juego para observar la distribución de las cartas. y para determinar la probabilidad de ganar.

Estas observaciones lo llevaron a desarrollar la simulación Monte Carlo (o modelo Monte Carlo, como se le llama a veces) en colaboración con su colega John von Neumann. Lo llamaron así por la glamorosa capital de los juegos de Mónaco, ya que se trata de probabilidades y resultados aleatorios que no son muy diferentes de los que encontrarías en un juego de ruleta.

¿Por qué usar esta plantilla?

La simulación de Monte Carlo le permite ver todos los resultados posibles sus decisiones y evaluar el impacto del riesgo. Esto permite una mejor toma de decisiones ante la incertidumbre.

Esencialmente, la simulación es una técnica matemática computarizada que permite a las personas considerar el riesgo en análisis cuantitativo y toma de decisiones. Brinda todos los resultados posibles para cualquier elección de acción dada y le dice la probabilidad de que ocurran.

Aplicado a su cartera de inversiones, esto significa que puede usar la simulación de Monte Carlo para ayudarlo a analizar todos sus factores de riesgo. Puede mostrar los resultados de invertir en diferentes extremos, desde muy conservador hasta muy arriesgado. Y, por supuesto, también puede mostrar lo que sucedería si tomaras decisiones “a medias”. Esto es particularmente útil para los inversores que desean analizar juegos de opciones.

¿Cómo funciona la simulación Monte Carlo?

La simulación de Monte Carlo construye modelos de resultados potenciales al sustituir un rango de valores para cada factor incierto. Esto se conoce como Distribución de probabilidad. Luego, la simulación recorre todos los resultados posibles, utilizando un conjunto diferente de valores aleatorios cada vez. Esto puede requerir miles de cálculos.

Durante una simulación de Monte Carlo, los valores se muestrean aleatoriamente de las distribuciones de probabilidad de entrada. Cada conjunto de muestras se define como un iteración. Luego se registra el resultado resultante de cada muestra.

La simulación de Monte Carlo es particularmente aplicable a los sectores empresarial y financiero, ya que a menudo están involucrados con variables aleatorias. Se utiliza para estimar la probabilidad de sobrecostos en grandes proyectos. Puede determinar la probabilidad de que el precio de un activo cambie de cierta manera. Las empresas de telecomunicaciones también lo utilizan para evaluar el rendimiento de la red en diferentes escenarios. Esto les ayuda a optimizar la red.

Además, este modelo se puede utilizar para evaluar el riesgo de incumplimiento de una entidad y para analizar derivados como opciones. Pero la simulación de Monte Carlo también tiene muchas aplicaciones fuera de los negocios y las finanzas, como seguros, petróleo, meteorología, astronomía y física de partículas.

Cómo los inversores pueden usar la simulación Monte Carlo

Pero somos inversores, por lo que queremos aplicar la simulación Monte Carlo para ver los resultados potenciales en nuestras carteras. Por supuesto, podemos descubrir las diferentes posibilidades por nuestra cuenta, pero esto puede llevar mucho tiempo (espero que les gusten las hojas de cálculo). Afortunadamente, existen algunos servicios financieros en línea que utilizan esta simulación para ayudarlo con su cuenta.

Una de las herramientas útiles que Vanguard ofrece a sus usuarios es la «Calculadora de ahorro de jubilación». Con esta herramienta, los algoritmos de Vanguard determinan los posibles resultados para su cartera de jubilación utilizando la simulación Monte Carlo. Tiene en cuenta el saldo inicial, el gasto anual y la asignación de activos de la cartera. Luego pasa por una miríada de posibles escenarios de mercado. La calculadora lo ayuda a determinar la probabilidad de que su cartera dure hasta su jubilación.

Personal Capital también utiliza la simulación de Monte Carlo como base para una de sus populares herramientas de cartera. El servicio calcula su rendimiento anual probable y la desviación estándar para sus asignaciones de cartera actuales y objetivo. De acuerdo con Capital Personal, el escenario mediano “representa el punto medio de las simulaciones y puede considerarse un valor esperado basado en resultados históricos”. También proporciona un resultado de «peor de los casos» en el que solo el 10% de las simulaciones obtuvieron peores resultados. El objetivo de Personal Capital es demostrar cómo puede funcionar una diversificación pobre en un “escenario de mercado malo”.

Ellevest, que se fundó como una herramienta de inversión robótica para mujeres, proporciona predicciones que reflejan una probabilidad del 70 % de lograr los objetivos que te propongas en la plataforma. El servicio utiliza una simulación de Monte Carlo para probar todos los resultados posibles para evaluar el rendimiento de sus inversiones en diferentes situaciones económicas.

Las deficiencias de la simulación Monte Carlo

Por supuesto, no todo es perfecto, incluida la simulación Monte Carlo. Y, lamentablemente, no existe una bola de cristal en la que invertir.

Quizás el mayor golpe contra el modelo es que puede ser inútil en caso de un mercado bajista. La simulación puede llevar a sus usuarios a una falsa sensación de seguridad. La simulación depende de la volatilidad constante. Pero los mercados son infamemente impredecibles. De hecho, varias simulaciones de Monte Carlo se vieron empañadas por el desempeño volátil del mercado de valores de 2008.

Conclusión

El uso de una simulación de Monte Carlo puede resultarle útil como ventana al futuro potencial de su cartera. Pero esto no debe tomarse como la verdad absoluta. Es una gran herramienta para ayudarlo a tomar decisiones sobre su asignación de activos, pero es importante recordar que los mercados pueden, y es probable que sean, volátiles e impredecibles.

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