Simulación de Montecarlo

La simulación de Montecarlo es un método enfocado en la resolución de problemas de carácter matemático a través de un modelo estadístico que consiste en generar posibles escenarios resultantes de una serie de datos iniciales.

Este método trata de simular un escenario real y sus distintas posibilidades, permitiendo al usuario realizar una predicción del comportamiento de las variables según las estimaciones obtenidas con el método.

Utilidad de la simulación de Montecarlo

Este método tiene múltiples utilidades en el campo de la economía. En las inversiones es donde más se ha utilizado (campo en el que profundizaremos más adelante), pero muchas empresas también le han dado uso a esta simulación. Generalmente, podemos destacar los tres usos más comunes en los que los profesionales utilizan la simulación de Montecarlo:

1. A la hora de llevar a cabo grandes proyectos por parte de las empresas, ayuda a generar diferentes escenarios que se podrían producir en función de los costes y plazos del proyecto.
2. Para crear y estudiar el comportamiento de opciones financieras o carteras de inversión.
3. En muchas ocasiones también se utiliza para gestionar el riesgo en las inversiones.

Sobre todo en inversiones, se convierte en un método muy útil ya que nos permite evaluar e interpretar cantidades enormes de posibles escenarios que podrían darse en un futuro. Es prácticamente imposible predecir con exactitud cualquier movimiento en la bolsa de valores, pero si utilizamos una simulación de Montecarlo podríamos obtener una aproximación del comportamiento de los activos financieros según diferentes situaciones, generando múltiples escenarios que podríamos entrar a valorar y estudiar.

¿Cómo se generan los números aleatorios?

Como ya sabemos, este método se basa en simular posibles escenarios, y lo hace generando números completamente aleatorios. Ahora bien, es importante entender que la simulación de Montecarlo es útil cuando generamos una gran cantidad de escenarios (5000 o 10 000, por ejemplo), haciendo impensable que una persona pueda conseguir tantos números aleatorios sin gastar un tiempo excesivo.

Por ello se han creado programas informáticos especializados que generan todos los números, siguiendo una fórmula específica que representa las variables aleatorias que podrían darse en escenarios reales.

Ventajas e inconvenientes de utilizar la simulación de Montecarlo

Vamos a ver qué ventajas e inconvenientes presenta el uso de una simulación de Montecarlo para obtener posibles escenarios futuros en cualquier actividad.

Ventajas

• Genera múltiples posibilidades de escenarios futuros, por lo que nos ayuda a entender qué puede pasar y tendremos una estimación del rendimiento del proyecto o inversión.
• Cuando lo utilizamos en sistemas de trading, nos puede ayudar a darnos cuenta de que el sistema no es útil o va a dejar de serlo.
• Permite analizar el riesgo de la inversión, ya que obtendremos aproximaciones de las probabilidades de éxito y fracaso.

Inconvenientes

• Si el sistema opera con datos que no se han llegado a actualizar con respecto a la situación actual, puede que las conclusiones finales que saquemos no sean correctas.
• En casos donde la relación entre variables pueda modificar el resultado final del proyecto o inversión, la simulación de Montecarlo no nos va a ser de ayuda, ya que no tiene en cuenta la dependencia entre los datos.
• En muestras poco representativas no tiene sentido aplicarlo, ya que los resultados finales serán tan poco fiables como la muestra inicial.

Uso de la simulación de Montecarlo en trading

Es muy habitual ver el uso de la simulación de Montecarlo a la hora de diseñar sistemas de trading. Para crear un sistema, se utilizan inputs (datos de entrada en este caso la cotización de los activos), y con la recopilación de datos se pone en marcha y se obtienen los outputs (resultados finales).

El principal problema de este tipo de sistemas es la incertidumbre que suponen, ya que para confeccionarlos hay que usar datos pasados (no sabes lo que va a pasar en el futuro, por lo que no puedes utilizar estimaciones), y muchas veces esta información no representa lo que realmente va a ocurrir. El mercado es muy volátil y cambia constantemente, por lo que la incertidumbre supone un grave problema a la hora de utilizar sistemas de trading.

La simulación de Montecarlo puede ayudar a luchar contra este problema, ya que genera muchas secuencias aleatorias a partir de los datos que ya utilizábamos en el sistema, obteniendo incontables curvas de capital igual de probables. Gracias a la generación de estas curvas de capital, un profesional formado puede analizar y valorar los posibles resultados y, a partir de ellos, sacar diferentes conclusiones que aumentarán las posibilidades de obtener rentabilidad (crear rangos de beneficios, utilizar ratios para evaluar el riesgo, entre otros).

Utilizar la simulación de Montecarlo, sobre todo en el mundo del trading, puede ser de gran ayuda para muchos profesionales e inversores, ya que facilita el análisis de situaciones futuras y permite evaluar los posibles riesgos y oportunidades que presente un mercado.