Simulador de acciones Monte Carlo
Simula miles de trayectorias de precio usando movimiento browniano geométrico.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la simulación de Monte Carlo?
La simulación de Monte Carlo usa muestreo aleatorio para generar miles de trayectorias de precio posibles, ayudándote a entender la distribución de probabilidad de los resultados potenciales.
¿Qué tan fiables son los resultados?
Los resultados son estimaciones probabilísticas basadas en la volatilidad y el retorno supuestos. No son predicciones, sino que ayudan a cuantificar el rango de resultados posibles.
¿Qué significa el precio mediano?
El precio mediano es el valor central — el 50% de las simulaciones da un precio superior y el 50%, inferior.
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¿Qué es esta herramienta?
La Simulación Monte Carlo para acciones utiliza el movimiento browniano geométrico para modelar trayectorias de precios aleatorias. Al ejecutar miles de simulaciones se genera una distribución de probabilidad de precios futuros posibles, que ayuda a evaluar el riesgo al alza y a la baja. Fórmula: S(t) = S0 x exp((mu - sigma2/2)t + sigma x sqrt(t) x Z).
Cómo usar
- 1
Introduce el precio actual
Introduce el precio actual de la acción.
- 2
Establece rentabilidad y volatilidad
Introduce la rentabilidad anual (deriva) y la volatilidad anual.
- 3
Elige el horizonte temporal
Establece el período de simulación en días de negociación.
- 4
Ejecuta las simulaciones
Selecciona el número de simulaciones (100-500).
- 5
Consulta la distribución
Consulta los percentiles de precio, la probabilidad de ganancia y el histograma.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la simulación Monte Carlo?
La simulación Monte Carlo utiliza muestreo aleatorio para modelar resultados inciertos, generando miles de trayectorias de precios posibles.
¿Qué tan precisos son los resultados?
Los resultados ofrecen rangos de probabilidad, no predicciones. La precisión depende de los parámetros de entrada. Úsalo como evaluación de riesgo, no como bola de cristal.
¿Qué es el movimiento browniano geométrico?
El GBM es un modelo estocástico en el que los logaritmos de las rentabilidades siguen una distribución normal. Es la base de la valoración Black-Scholes.
¿Cuántas simulaciones necesito para resultados confiables?
La mayoría de las herramientas usan 1.000–10.000. Por debajo de unas 1.000, las estimaciones de percentiles (como el 10 o el 90) oscilan visiblemente entre ejecuciones; por encima de 10.000, la precisión extra rara vez cambia una decisión. El valor por defecto de 5.000 es un buen equilibrio.
Herramientas relacionadas
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