Simulation Monte-Carlo: comment nous prévoyons l'évolution de nos portefeuilles
Chez Descartes, nous utilisons notamment cette méthode pour mieux évaluer les risques et les rendements potentiels d'un investissement. Cette méthode, qui tire son nom du célèbre casino de Monte-Carlo en raison de ses caractéristiques aléatoires similaires à celles d'un jeu de roulette, n'a toutefois aucun rapport avec la principauté.
Qu'est-ce qu'une simulation de Monte-Carlo?
Il s'agit d'une méthode mathématique couramment utilisée dans le domaine de la finance, notamment pour optimiser les portefeuilles et gérer les risques. Elle permet aux experts financiers de calculer différents scénarios d'investissement afin de quantifier et de minimiser les risques.
Des échantillons aléatoires sont utilisés pour effectuer des calculs et des prévisions, notamment dans le domaine des investissements financiers.
Comment calculer le risque d'un portefeuille à l'aide de cette méthode?
L'idée de base de cette méthode est d'estimer la probabilité. Pour ce faire, nous définissons des variables pertinentes pour l'investissement, telles que le rendement et le risque attendus. Nous effectuons ensuite de nombreux échantillonnages aléatoires sur la base de ces indicateurs. Les résultats obtenus nous permettent de quantifier le risque et de prendre de meilleures décisions concernant la répartition des actifs.
Qui a inventé la simulation de Monte-Carlo?
Cette méthode a été inventée par Stanislaw Ulam, Nicholas Metropolis et John von Neumann dans les années 1940. Elle repose sur l'idée de modéliser et de simuler mathématiquement des processus comportant des incertitudes et des aléas.
Arianna Rosenbluth, l'une des premières pionnières de la simulation informatique, a ensuite joué un rôle important dans le développement de cette méthode. Elle a été l'une des premières à appliquer cet algorithme à des problèmes de physique atomique, ce qui en a fait un outil important dans de nombreuses applications, notamment dans le monde de la finance.
Quels sont les avantages de la simulation de Monte-Carlo par rapport à d'autres méthodes?
L'un des principaux avantages de la simulation de Monte-Carlo est qu'elle permet aux investisseurs de prendre en compte un large éventail de scénarios possibles plutôt qu'une seule estimation ponctuelle. Cela peut s'avérer particulièrement utile pour les investissements présentant un degré d'incertitude élevé, comme les investissements dans les pays émergents. Selon la devise:
«I'd rather be vaguely right than precisely wrong.»
John Maynard Keynes
Quelle est l'efficacité de la simulation de Monte-Carlo dans le monde financier?
Les simulations de Monte-Carlo se sont révélées être un outil précieux dans ce domaine. Cependant, elles ont également leurs limites, car leur précision dépend de la qualité des données utilisées pour générer les scénarios. De plus, elles ne permettent pas de prendre en compte des événements imprévus ou des circonstances exceptionnelles.
Malgré ces limites, les simulations Monte-Carlo restent un outil important dans le secteur financier et sont utilisées pour prédire les résultats d'événements incertains, y compris chez Descartes.
