Monte-Carlo-Simulation
Eine Methode, die Tausende möglicher Pfade zeichnet, um eine SPANNE von Ergebnissen zu zeigen, nicht ein einzelnes Ergebnis.
Eine Monte-Carlo-Simulation ist eine Berechnungstechnik, die anstelle einer einzelnen Prognose Tausende von zufälligen „Wertentwicklungen“ über die Zeit generiert. Jeder Durchlauf beginnt mit dem heutigen Wert und fügt Schritt für Schritt eine zufällige Rendite hinzu, deren Verteilung auf historischen Daten basiert: die durchschnittliche Rendite (Drift) und die Volatilität des Assets oder Portfolios. Da jeder Schritt zufällig ist, steigen einige Pfade nach oben und andere fallen durch eine Reihe negativer Ziehungen. Aus diesem Grund KANN der simulierte Portfoliowert trotz einer positiven Durchschnittsrendite sinken. Aus dem gesamten Bündel von Pfaden wird dann die Verteilung der Endergebnisse berechnet und ausgewählte Perzentile werden angezeigt: der Median (p50), ein pessimistisches Szenario (z. B. p10) und ein optimistisches (z. B. p90). Die Breite dieses „Fächers“ spiegelt die Unsicherheit wider: Je höher die Volatilität, desto größer die Streuung. Es ist eine probabilistische Darstellung möglicher Bereiche auf der Grundlage der Vergangenheit. Es ist keine Prognose, Garantie oder Beratung, da vergangene Volatilität keine zukünftige Volatilität vorhersagt.
In einfachen Worten
Der Computer spielt dein Portfolio tausende Male mit zufälligen Schwankungen basierend auf seiner vergangenen Volatilität durch. Statt einer Zahl erhältst du einen Fächer: vom Worst Case bis zum Best Case. Einige Ziehungen fallen schlecht aus, weshalb einige Pfade abfallen.
Beispiel
Nach 1.000 Läufen landet der Median (p50) nahe dem heutigen Wert, p10 erreicht -40 % und p90 +90 %. Ein breiter Fächer signalisiert hohe Unsicherheit. Es ist eine Illustration möglicher Bereiche, keine Vorhersage eines spezifischen Ergebnisses.
Auch bekannt als: monte carlo, symulacja monte carlo, monte carlo simulation, симуляція монте-карло