MonteCarlo Simulation
- Indikatoren
- Omega J Msigwa
- Version: 2.0
- Aktualisiert: 15 November 2024
- Aktivierungen: 5
Über den Indikator
Dieser Indikator basiert auf Monte-Carlo-Simulationen der Schlusskurse eines Finanzinstruments. Monte Carlo ist per Definition eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse in einem Prozess zu modellieren, der auf zuvor beobachteten Ergebnissen basierende Zufallszahlen einsetzt.
Wie funktioniert es?
Dieser Indikator erzeugt mehrere Preisszenarien für ein Wertpapier, indem er auf historischen Daten basierende zufällige Preisänderungen im Zeitverlauf modelliert. Jeder Simulationsdurchlauf verwendet Zufallsvariablen, um die Schwankungen des Schlusskurses zu berücksichtigen und damit mögliche zukünftige Marktbewegungen über einen bestimmten Zeitraum nachzuahmen.
Vorteile der Monte-Carlo-Simulation
- Monte-Carlo-Simulationen helfen, das Risiko verschiedener Handelsstrategien zu analysieren, indem sie diese gegen mehrere mögliche zukünftige Szenarien testen.
- Sie hilft dabei, zu erkennen, wie sich Strategien unter verschiedenen Marktbedingungen, einschließlich seltener Extremsituationen (Tail-Risk), verhalten.
- Anstatt sich auf eine einzelne Prognose zu verlassen, bietet Monte Carlo eine Bandbreite potenzieller Ergebnisse mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten. Dies hilft, die Wahrscheinlichkeit von Gewinn oder Verlust besser zu verstehen.
