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4. Simulação de Monte Carlo: entenda o que é e como funciona [2024]

A simulação de Monte Carlo é utilizada para estimar probabilidades de um evento incerto que surgiu na época da Segunda Guerra Mundial.

Conheça um dos métodos mais aplicados por gestores de finanças e entenda como aplicá-lo na sua carteira de investimentos.

• Definição
• Como surgiu a Simulação de Monte Carlo?
• Entendendo na prática
• Grupos de Algoritmos
• Principais aplicações
• Benefícios
• Conclusão

É preciso considerar diversos fatores para montar uma carteira de investimentos equilibrada. Neste sentido, umas das ferramentas largamente utilizadas por especialistas em finanças é a Simulação de Monte Carlo.

Neste blog, a Somas te explica como a metodologia funciona e suas principais aplicações. Aproveite a leitura!

Definição

A Simulação de Monte Carlo, também chamada de Método de Monte Carlo ou simulação de probabilidade múltipla, representa uma série de cálculos que estimam as chances de um evento futuro ocorrer.

Por essa razão, ela pode ser uma grande aliada dos investidores, que podem entender com maior clareza diferentes cenários para suas aplicações e assim, tomar decisões com maior segurança.

Como surgiu a Simulação de Monte Carlo?

A Simulação de Monte Carlo foi criada durante a 2ª Guerra Mundial por John von Neumann e Stanislaw Ulam com o intuito de otimizar as decisões. Seu nome é uma homenagem aos cassinos de Monte Carlo, um dos 10 distritos de Mônaco e cujo principado também é famoso pela corrida de Fórmula 1.

Após a guerra, Ulam foi submetido a uma cirurgia no cérebro, e passou grande parte do tempo de recuperação jogando paciência.

Com o passar do tempo, o matemático começa a registrar o resultado de cada um desses jogos a fim de observar a variação dos resultados e determinar a probabilidade de vitória. Posteriormente, compartilhou sua pesquisa com Neumann, que se uniu a ele para desenvolver o método.

Entendendo na prática

Depois de contextualizarmos o assunto, chegou o momento de explicarmos como o método funciona na prática.

Listagem de variáveis

O 1º passo é configurar o modelo preditivo, identificando tanto a variável dependente a ser prevista como também variáveis independentes (também conhecidas como variáveis de entrada, risco ou preditor) que conduzirão à predição. Posteriormente, é necessário especificar as distribuições de probabilidade das variáveis independentes.

O que levar em conta?

Para isso, é possível se valer de dados históricos e/ou da avaliação subjetiva do analista para definir um intervalo de valores possíveis e atribuir pesos de probabilidade para cada um.

Executando

Execute simulações repetidamente, gerando valores aleatórios das variáveis independentes. Faça isso até que você obtenha resultados suficientes para compor uma amostra representativa do número quase infinito de combinações possíveis. Quanto mais cenários aleatórios o modelo conseguir calcular, mais precisas tendem a ser as análises e, por consequência, a decisão que será tomada.

Grupos de Algoritmos

A Simulação de Monte Carlo pode ser feita através de cálculos próprios ou mesmo softwares que executam o método de maneira automatizada, desde que os dados sejam enviados.

Existem três grupos de algoritmos, que são:

• Erro-Unilateral;


• Erro-Bilateral;


• Erro-Não-Limitado.

Principais aplicações

Quando falamos do mercado financeiro, podemos citar as variáveis da Bolsa de Valores como um bom modelo para a aplicação da Simulação de Monte Carlo. Entretanto, também pode ser utilizada para entender variações entre moedas e oscilações de taxas de juros.

Também é bastante comum vermos a aplicação do método para a análise de empresas, já que é possível calcular cenários complexos e definir opções variáveis.

As simulações irão contribuir para que o investidor consiga compreender quais são os cenários ideais e quais são os riscos da aplicação que pretende fazer. O objetivo é evitar surpresas.

Embora não seja possível garantir 100% de acertos, prever os cenários dá insumos para que os analistas busquem a estratégia mais viável para cada probabilidade.

Dica: a Somas disponibiliza um simulador de carteira, onde você pode escolher o valor a ser aplicado, escolher o perfil que mais combina com você e receber uma sugestão personalizada. Acesse e confira!

Benefícios e como utilizar

De certa forma, ao explicarmos como a Simulação de Monte Carlo funciona, já abordamos alguns de seus benefícios. Mas aqui, vamos falar de maneira objetiva sobre alguns deles. Vamos lá?

• Simplificar a tomada de decisão: quando mapeamos diferentes cenários para um investimento, sejam eles positivos ou negativos, a decisão sobre realizar uma aplicação, aumentá-la ou reduzi-la se torna menos complexa.


• Melhorar o entendimento sobre o mercado financeiro: o próprio processo de elaborar a Simulação de Monte Carlo contribui para que o investidor compreenda melhor os riscos de cada investimento e o melhor posicionamento para os seus objetivos atuais e futuros.


• Fornecer uma análise abrangente: com as informações certas, é possível produzir um material bem completo e que fundamente a sua decisão.

Para utilizar a Simulação de Monte Carlo, é possível estruturar uma planilha no Excel ou utilizar aplicativos específicos.

Conclusão

Como você pôde ver ao longo do texto, a Simulação de Monte Carlo é um modelo que pode ser aplicado para descomplicar a sua interpretação do mercado financeiro. Entenda seus planos e veja se aplicar o método possui conexão com a sua estratégia. Caso tenha, mãos à obra!

Entre na nossa sala de investimentos e entenda mais sobre o mercado financeiro e veja as ferramentas que lhe ajudarão a tomar decisões financeiras inteligentes.

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