A principal ideia por trás da simulação de Monte Carlo é buscar diversos dados e parâmetros para encontrar um cenário futuro e uma Carteira de Investimento ideal para o resultado encontrado. Os resultados são calculados com base em uma amostragem aleatória repetidas vezes, isto é, esse método é uma experimentação aleatória.
Muito usada por gestores de fundos em conjunto com outras análises e informações para tomar decisões de investimento bem fundamentadas. Assim como, para testar diferentes estratégias de investimento e comparar seus resultados. Dessa forma, sendo útil para lidar com investimentos de longo prazo, efeitos de diferentes cenários econômicos que podem ter um impacto significativo no fundo.
Os métodos nem sempre requerem números verdadeiramente aleatórios para serem uteis. Algumas das técnicas mais uteis utilizam sequências determinadas que facilitam a prova e a conferência das simulações com posteriores contraprovas.
Uma simulação deste tipo deveria ser capaz de gerar números pseudoaleatórios. A principal vantagem dessa abordagem é que ela permite que o investidor obtenha uma visão mais completa do possível desempenho do investimento em diferentes condições de mercado. Em vez de depender de uma única previsão ou projeção, a simulação considera múltiplos resultados e suas respectivas probabilidades.
A Simulação de Monte Carlo não é utilizada apenas nas Carteiras de Investimentos
Esse método tem sido utilizado em diversas áreas da ciência, desde a teoria dos jogos até a biologia computacional. Mas é talvez em finanças que esse método tenha uma de suas maiores aplicações. Ele é usado para avaliar os riscos e as incertezas que afetariam os resultados de diferentes opções de mercado, dúvidas sobre investimentos etc.
É possível, por exemplo, simplesmente por meio da instalação de uma extensão do Excel, realizar simulações de Monte Carlo e, desse modo, permitir que o analista de risco incorpore os efeitos totais de incerteza, como variáveis incertas do tipo juros, câmbio e resultados trimestrais – para o cenário atual ou próximas temporadas.
Simular vários cenários e ver qual seria a situação no futuro para cada um dos cenários fictícios, estipulando, assim, status como “otimista”, pessimista ou neutro. Além disso, o método é frequentemente usado para avaliar investimentos em projetos em uma unidade de negócios ou a nível corporativo.
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