Simulación de Montecarlo
Una simulación de Montecarlo genera miles de trayectorias posibles para una cartera, cada una con rentabilidades aleatorias coherentes con su volatilidad y sus correlaciones históricas. En lugar de un único resultado, devuelve una distribución de desenlaces con sus probabilidades, lo que permite hablar de escenarios en vez de predicciones. Es tan buena como los supuestos que la alimentan.
Cómo se calcula
No hay fórmula cerrada: es fuerza bruta. Se toma el comportamiento pasado de la cartera (rentabilidad media y volatilidad), se simulan miles de caminos posibles para el periodo que interese y se ordenan los resultados. Con 10.000 simulaciones a un año, el resultado que ocupa el puesto 500 empezando por abajo es el percentil 5: por debajo de él quedan el 5 % de los escenarios. Si ese valor es −18 %, la lectura es que en el 95 % de los caminos simulados la cartera no cae más de un 18 % en el año. El número de simulaciones importa menos de lo que parece; los supuestos de partida, muchísimo.
Las cifras del ejemplo son inventadas y redondas, para poder rehacer la cuenta a mano. No son datos de ninguna empresa real.
Qué no es
No es una predicción. Es una forma de enseñar el abanico de resultados que se siguen de unos supuestos, y no vale más que esos supuestos. Si se asume que las rentabilidades siguen una campana de Gauss, la simulación subestimará las caídas grandes, porque los mercados las tienen más a menudo de lo que esa campana admite. Diez mil caminos dibujados sobre una hipótesis equivocada son diez mil caminos equivocados.
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Definición con fines informativos. No es asesoramiento financiero ni una recomendación de compra o venta.