Mensimulasikan Harga Saham Menggunakan Excel

METODE Monte Carlo SIMULASI MONTE CARLO PADA MODEL HARGA SAHAM (November 2024)

METODE Monte Carlo SIMULASI MONTE CARLO PADA MODEL HARGA SAHAM (November 2024)
Mensimulasikan Harga Saham Menggunakan Excel

Daftar Isi:

Anonim

Simulasi Model Harga Menggunakan Excel

Variasi model aset, seperti indeks, obligasi atau saham, memungkinkan investor untuk mensimulasikan harganya dan instrumen yang berasal darinya; misalnya, derivatif. Mensimulasikan nilai aset pada spreadsheet Excel memberikan gambaran yang lebih intuitif tentang penilaian portofolio.

Aku - Tujuan

Apakah kita ingin membeli atau menjual instrumen keuangan, kita peroleh dengan mempelajarinya secara numerik dan grafis. Data ini dapat membantu untuk melihat kemungkinan tingkat kemungkinan dan kemungkinan harga yang mungkin diambil oleh aset.

II - Model

Model pertama-tama memerlukan beberapa hipotesis sebelumnya. Kita asumsikan, misalnya, bahwa pengembalian r harian (t) dari aset-aset ini biasanya didistribusikan dengan mean (μ) dan standar deviasi sigma (σ). Inilah asumsi standar yang akan kita gunakan dalam artikel ini, namun ada banyak hal lain yang dapat diimplementasikan untuk meningkatkan keakuratan model.

Yang memberi:

Hasil di mana:

Akhirnya:

Dan sekarang kita bisa mengungkapkan nilai harga penutupan hari ini dengan menggunakan penutupan hari sebelumnya.

■ Perhitungan μ:

Untuk menghitung μ, yang merupakan rata-rata pengembalian harian, kita mengambil n mendekati harga penutupan yang lalu dan menerapkannya, yang merupakan rata-rata dari jumlah n harga terakhir:

■ Perhitungan volatilitas σ - volatilitas

φ adalah volatilitas dengan rata-rata variabel acak nol dan standar deviasi satu. (Untuk pembacaan yang terkait, lihat juga: Apa Volatilitas yang Benar-benar Berarti .

Menghitung Volatilitas Historis di Excel

Untuk contoh ini kita akan menggunakan fungsi Excel "= NORMSINV (RAND ()). " Dengan basis dari distribusi normal, fungsi ini menghitung bilangan acak dengan mean nol dan deviasi standar satu. Untuk menghitung μ, cukup rata-rata hasil dengan menggunakan fungsi Ln (.): Distribusi log-normal.

Pada sel F4, masukkan "Ln (P (t) / P (t-1)"

Pada pencarian sel F19 "= RATA-RATA (F3: F17)"

Di sel H20, masukkan "= RATA-RATA (G4: G17)

Di sel H22, masukkan "= 365 * H20" untuk menghitung varians tahunan

Di sel H22, masukkan "= SQRT (H21)" untuk menghitung deviasi deviasi tahunan

Jadi kita sekarang memiliki "trend" dari return harian masa lalu dan deviasi standar (volatilitas). Kita sekarang menerapkan rumus yang kami temukan di atas:

Kami akan melakukan simulasi selama 29 hari, oleh karena itu dt = 1/29. adalah harga penutupan terakhir: 95.

- Di dalam sel K2, masukkan "0."

- Di dalam sel L2, masukkan "95."

- Di dalam sel K3, masukkan "1."

- Di dalam sel L3, masukkan "= L2 * (1 + $ F $ 19 * (1/29) + $ H $ 22 * ​​SQRT (1/29) * NORMSINV (RAND ()))."

Selanjutnya, kita tarik rumus ke bawah kolom untuk menyelesaikan keseluruhan rangkaian harga simulasi.

Model ini memungkinkan kita untuk menemukan simulasi aset hingga 29 tanggal yang diberikan, dengan volatilitas yang sama seperti 15 harga pertama yang kami pilih, dan dengan kecenderungan serupa.

Terakhir, kita bisa klik "F9" untuk memulai simulasi lain karena kita memiliki fungsi rand sebagai bagian dari model.