Análisis Monte Carlo

Qué es la simulación Monte Carlo

El análisis Monte Carlo es una herramienta estadística que imagina miles de futuros posibles para tu cartera. A partir de los rendimientos históricos, la volatilidad y las correlaciones, el modelo genera 10.000 escenarios alternativos para responder preguntas como:

• ¿Cuánto podría valer la cartera dentro de 1, 5 o 10 años?
• ¿Cuál es la probabilidad de alcanzar (o no alcanzar) un objetivo concreto?
• ¿Qué peso tienen las oscilaciones diarias frente al horizonte a largo plazo?

La simulación no ofrece certezas, sino un mapa de probabilidades que ayuda a comprender el rango de resultados plausibles y la probabilidad de cada uno.

Cómo se crean los escenarios

1. Datos de partida – Valor actual de la cartera, rendimientos y volatilidad históricos de cada activo, y correlaciones entre ellos.
2. Simulaciones aleatorias – Para cada uno de los próximos 120 meses (10 años) el modelo extrae rendimientos plausibles respetando medias, riesgo y correlaciones.
3. Repetición – El proceso se repite 10.000 veces, generando otros tantos caminos posibles para la evolución de la cartera.
4. Estadísticas – A partir de los caminos simulados calculamos distribuciones, probabilidades e indicadores de síntesis (percentiles, rendimiento esperado, probabilidad de pérdida, etc.).

Con o sin reequilibrio

Puedes decidir si la simulación supone un reequilibrio periódico hacia los pesos iniciales (T0) o si deja que los pesos cambien de forma natural. El reequilibrio reduce la dispersión de los resultados porque devuelve la mezcla original; sin reequilibrio, los valores que mejor (o peor) lo hacen pasan a pesar más (o menos) y los resultados se vuelven más extremos.

Vista absoluta o relativa

• Vista absoluta: los resultados se expresan en la divisa de la cartera (por ejemplo, EUR). Ideal cuando tienes un objetivo monetario concreto.
• Vista relativa: muestra variaciones porcentuales respecto al valor inicial. Perfecta para comparar estrategias o entender las ganancias y pérdidas en porcentaje.

Cómo leer los gráficos

1. Curvas de escenarios

El primer gráfico muestra una selección de los 10.000 recorridos simulados. Cada línea representa cómo podría evolucionar el valor de la cartera con el tiempo.

En qué fijarse:

• La nube de líneas, que transmite la idea de incertidumbre: cuanto más lejos en el tiempo, mayor dispersión.
• El abanico central, que recoge los resultados más probables, mientras que las líneas externas reflejan escenarios muy optimistas o muy pesimistas.
• En la vista relativa puedes ver al instante cuánto podría crecer o caer la cartera en porcentaje.

2. Histograma de resultados a 10 años

El segundo gráfico resume los escenarios considerando únicamente el resultado al cabo de 10 años. Cada barra muestra la probabilidad de terminar en un determinado intervalo de valores.

Cómo interpretarlo:

• La barra más alta indica el resultado más frecuente entre las simulaciones.
• La cola derecha muestra los casos muy favorables, mientras que la cola izquierda recoge los peores escenarios.
• Moviendo el cursor (cuando esté disponible) puedes conocer la probabilidad de alcanzar un objetivo concreto.

Consejos prácticos

• Define el objetivo con antelación: saber qué cifra quieres alcanzar facilita la lectura de la distribución.
• Compara distintas configuraciones: prueba la simulación con y sin reequilibrio para ver cómo cambia el riesgo.
• Observa los percentiles: los percentiles 5, 50 y 95 describen escenarios muy negativos, medianos y muy positivos.
• Usa la vista relativa para comparaciones rápidas con otras carteras o estrategias.
• Recuerda que se trata de una estimación probabilística: la realidad puede diferir, sobre todo ante shocks de mercado.

Por qué también ayuda a los no expertos

• Convertimos conceptos complejos (volatilidad, distribuciones, correlaciones) en gráficos intuitivos.
• Etiquetas y explicaciones en español guían la lectura paso a paso.
• Puedes explorar los escenarios sin fórmulas: el sistema hace el trabajo duro y te entrega probabilidades fáciles de leer.

Con la simulación Monte Carlo obtienes una visión realista —aunque nunca segura— de cómo puede evolucionar tu cartera, lo que te ayuda a tomar decisiones más informadas sobre inversiones, objetivos y el nivel de riesgo que estás dispuesto a asumir.