Ser um investidor de sucesso requer muito estudo e dedicação. É preciso entender como funcionam as oscilações do mercado e como ele é afetado.
Para elaborar a melhor estratégia para suas aplicações em ativos, investidores e traders utilizam diversas ferramentas. Uma delas é a simulação de Monte Carlo.
Também chamada de método Monte Carlo, ela é muito utilizada como uma ferramenta de análise das probabilidades do mercado. Ou seja, aplicando a metodologia corretamente, o investidor tem mais embasamento para montar sua estratégia e minimizar os riscos.
Ficou curioso? Não precisa mais ficar!
Preparamos um conteúdo completo para você entender tudo sobre o que é simulação de Monte Carlo. Ao fim da leitura você terá aprendido sobre os tópicos abaixo.
- O que é a simulação de Monte Carlo?;
- Qual a importância da simulação de Monte Carlo?;
- Criando uma simulação de Monte Carlo no Excel.
Boa leitura!
O que é a simulação de Monte Carlo?
Antes de qualquer coisa, é importante citar que o método Monte Carlo, ou MMC, não é algo novo. Há registros de sua referência, por exemplo, no final do século XIX.
No entanto, ele ficou mais famoso durante a Segunda Guerra Mundial, nos cálculos matemáticos para a construção de bombas atômicas. Mas, porque o método passou a ser utilizado nos investimentos?
Para explicar de uma maneira mais simples, a simulação de Monte Carlo tem como função analisar os resultados futuros de eventos feitos no presente. Trata-se de uma estratégia perfeita para verificar as possibilidades de rentabilidade e prejuízo no mercado de opções.
Neste tipo de mercado, o investidor ou especulador está negociando uma venda ou compra de um ativo futuro. Ou seja, é preciso avaliar bastante qual o melhor preço do ativo para ser negociado no presente e que tenha uma boa rentabilidade no futuro.
Além das análises de riscos e projeções de ativos, o método Monte Carlo pode ser utilizado em outras situações. São elas:
- computação gráfica;
- gestão logística;
- estudos geológicos;
- viabilidade econômica para diferentes tipos de projetos.
Mas, se o seu interesse no uso da simulação de Monte Carlo for exclusivamente para análise e projeções de ativos, continue por aqui para entender tudo!
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Qual a importância da simulação de Monte Carlo?
Até aqui você já entendeu o que é simulação de Monte Carlo e onde o método pode ser usado. Mas, você sabe qual a importância da sua utilização?
Imagine a seguinte situação:
Joana quer viajar para Recife em fevereiro, mas tem dúvidas se o tempo estará bom para aproveitar por muitos dias as praias. Para ir com mais confiança, ela decide analisar as médias de temperatura para o mês em outros anos. Assim ela consegue calcular qual a probabilidade de ter mais dias de sol do que de chuva no período analisado.
Percebeu que ela fez uma análise de risco para se precaver de possíveis chuvas? O mesmo acontece ao realizar a simulação de Monte Carlo nos seus investimentos. Afinal, a maior importância de se utilizar o método é para ter mais confiança no onde e quando investir.
Análise de risco nos investimentos
Assim como Joana, você pode estar se perguntando: qual a probabilidade de fazer sol (retorno positivo) ou chuva (prejuízo) nos meus investimentos? Realizar uma análise de risco é a melhor maneira de se precaver.
Entrar no mundo dos investimentos tem se tornado cada vez mais fácil. No entanto, ainda é necessário se ter em mente que existem riscos, assim como vantagens.
Os principais tipos de riscos que você vai encontrar no mundo dos investimentos, são:
- risco de mercado;
- risco de liquidez;
- risco de crédito.
Para que a análise seja bem feita é preciso entender quais riscos seu investimento é afetado. Por exemplo, ações e alguns fundos de investimentos são afetados pelo risco de mercado e de liquidez. Já as debêntures, CRIs e CRAs têm um maior potencial para o risco de crédito.
Feita essa primeira análise é hora de aplicar a simulação de Monte Carlo. Com a ferramenta, será possível avaliar todos os potenciais riscos da aplicação, em números.
Criando uma simulação de Monte Carlo no Excel
Entender quais são os tipos de riscos que podem afetar seus investimentos é parte primordial para montar os parâmetros para o MMC funcionar. Existem diversos softwares para realizar o método Monte Carlo, um dos mais acessíveis e comuns é o Excel.
Confira o passo a passo para fazer uma simulação de Monte Carlo no Excel.
1 – Coloque os dados já existentes
Para analisar a probabilidade de algo futuro é preciso antes ver como esse algo se comporta no presente. Por exemplo, caso você queira saber se as oscilações do mercado estarão a seu favor é preciso verificar como está o andamento delas.
Portanto, o primeiro passo para preencher a planilha no Excel é colocar o período que quer verificar a oscilação do Ibovespa. Em seguida, coloque os números referentes a variação.
2- Insira o gráfico dos valores no Excel
Com os números da variação na planilha, é hora de criar um gráfico para visualizar as oscilações. Tendo o gráfico, crie uma outra coluna no Excel para colocar os dados da linha de tendência, em números.
Esses dados são disponibilizados através da equação do gráfico. Para encontrá-la, basta clicar com o botão direito sobre um ponto do gráfico, escolher a opção “linha de tendência” e, em seguida, marcar “exibir equação do gráfico”.
Tendo essas informações é possível analisar o desvio padrão da reta. Importante também colocá-lo na planilha.
3- Aplique a simulação de Monte Carlo
Tendo todos os dados, já é possível adicionar a equação para o MMC acontecer. Em todo caso você deverá montá-la na seguinte ordem:
=Célula de equação da reta +(-2*desvio padrão+4*desvio padrão*ALEATORIO())
Vale lembrar que você pode fazer várias simulações para ter um grau de confiabilidade maior. A probabilidade otimista e pessimista deverá ser calculada em cima dos últimos valores de cada simulação.
Não entendeu por completo como fazer a simulação de Monte Carlo no Excel? Fique tranquilo e confira o passo a passo na prática no vídeo abaixo. Aperte o play!
O Excel é um grande aliado para quem está no mundo dos investimentos e das finanças. Além da simulação de Monte Carlo, ele pode ser utilizado para outros tipos de análises.
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