Monte Carlo विश्लेषण

Monte Carlo simulation क्या है

Monte Carlo विश्लेषण एक सांख्यिकीय टूल है जो आपके पोर्टफोलियो के लिए हजारों संभावित भविष्य कल्पना करता है। आपके पास मौजूद सिक्योरिटीज़ के ऐतिहासिक रिटर्न्स और उनकी वोलैटिलिटी से शुरू करके, मॉडल 10,000 वैकल्पिक परिदृश्य बनाता है ताकि ऐसे सवालों के जवाब मिल सकें:

• 1, 5 या 10 वर्षों में पोर्टफोलियो की वैल्यू कितनी हो सकती है?
• किसी लक्ष्य से ऊपर जाने (या उसे न छू पाने) की संभावना क्या है?
• लंबे समय में दैनिक उतार-चढ़ाव वास्तव में कितने महत्वपूर्ण हैं?

यह विश्लेषण निश्चितता नहीं देता, बल्कि प्रायिक नक्शा देता है जो संभावित परिणामों की रेंज और उनकी संभावना समझने में मदद करता है।

परिदृश्य कैसे बनाए जाते हैं

1. Starting data - पोर्टफोलियो का वर्तमान मूल्य, प्रत्येक इंस्ट्रूमेंट के रिटर्न और ऐतिहासिक वोलैटिलिटी, तथा सिक्योरिटीज़ के बीच correlations।
2. Random Simulations - अगले 120 महीनों (10 वर्षों) के लिए मॉडल औसत, जोखिम और correlations का सम्मान करते हुए संभावित रिटर्न्स निकालता है।
3. Repetitions - प्रक्रिया 10,000 बार दोहराई जाती है, जिससे पोर्टफोलियो के विकास की उतनी ही संभावित पाथ्स मिलती हैं।
4. Statistics - सिम्युलेटेड पाथ्स से distributions, probabilities और summary indicators (percentiles, expected return, risk of loss आदि) मिलते हैं।

रीबैलेंसिंग के साथ या बिना

आप चुन सकते हैं कि पोर्टफोलियो को शुरुआती वेट्स (T0) पर periodically rebalanced माना जाए या उसे स्वतंत्र रूप से विकसित होने दिया जाए। रीबैलेंसिंग परिणामों की dispersion को कम करती है क्योंकि यह वेट्स को मूल अनुपातों में वापस लाती है; बिना रीबैलेंसिंग के, बेहतर (या खराब) प्रदर्शन वाली स्टॉक्स का वजन बढ़ (या घट) जाता है और परिदृश्य अधिक extreme हो जाते हैं।

Absolute या relative view

• Absolute: परिणाम पोर्टफोलियो करेंसी में दिखाए जाते हैं (जैसे EUR)। यह तब उपयोगी है जब आपका कोई निश्चित monetary goal हो।
• Relative: शुरुआती वैल्यू के मुकाबले प्रतिशत बदलाव दिखाता है। यह रणनीतियों की तुलना करने या प्रतिशत में profit/loss समझने के लिए आदर्श है।

ग्राफ़ कैसे पढ़ें

1. Scenario curve

पहला व्यू 10,000 सिम्युलेटेड रूट्स का एक चयन दिखाता है। हर लाइन दर्शाती है कि समय के साथ पोर्टफोलियो की वैल्यू कैसे विकसित हो सकती है।

देखने योग्य बातें:

• लाइनों का क्लाउड अनिश्चितता के विचार को तुरंत स्पष्ट करता है: समय के साथ परिदृश्य एक-दूसरे से और दूर जाते हैं।
• Central fan सबसे संभावित परिणामों को दिखाता है, जबकि ज्यादा extreme लाइन्स बहुत पॉज़िटिव या बहुत नेगेटिव परिदृश्य दिखाती हैं।
• Relative मोड में आप एक नज़र में देख सकते हैं कि पोर्टफोलियो प्रतिशत रूप से कितना बढ़ या घट सकता है।

2. 10-वर्षीय परिणामों का हिस्टोग्राम

दूसरा ग्राफ केवल 10 वर्षों के बाद के परिणाम पर ध्यान केंद्रित करता है और सभी परिदृश्यों का सार देता है। हर बार दिखाता है कि पोर्टफोलियो किसी वैल्यू रेंज में खत्म होने की कितनी संभावना है।

इसे कैसे समझें:

• सबसे ऊँचा बार सिमुलेशंस में सबसे आम परिणाम दिखाता है।
• Right tail बहुत अनुकूल परिणाम दिखाता है, जबकि left tail सबसे खराब परिदृश्य दिखाता है।
• स्लाइडर को (यदि उपलब्ध हो) मूव करने पर आप किसी विशेष लक्ष्य को हासिल करने की संभावना पढ़ सकते हैं।

प्रैक्टिकल टिप्स

• लक्ष्य पहले से तय करें: आप किस वैल्यू तक पहुँचना चाहते हैं यह जानना वितरण को समझना आसान बनाता है।
• कई सेटअप्स की तुलना करें: रीबैलेंसिंग के साथ और बिना सिमुलेशन टेस्ट करें ताकि यह समझें कि आपका जोखिम कितना बदलता है।
• Percentiles देखें: 5th, 50th और 95th percentiles क्रमशः बहुत नेगेटिव, मीडियन और बहुत पॉज़िटिव केस बताते हैं।
• अन्य पोर्टफोलियो या रणनीतियों के साथ त्वरित तुलना के लिए relative view का उपयोग करें।
• याद रखें यह एक प्रायिक अनुमान है: वास्तविक घटनाएँ अलग हो सकती हैं, खासकर बाजार झटकों की स्थिति में।

यह non-experts के लिए भी क्यों उपयोगी है

• हम जटिल कॉन्सेप्ट्स (वोलैटिलिटी, distributions, correlations) को सहज ग्राफ़्स में बदलते हैं।
• इटालियन लेबल्स और व्याख्याएँ पढ़ने में स्टेप-बाय-स्टेप मार्गदर्शन करती हैं।
• आप बिना किसी फॉर्मूले या गणना के परिदृश्यों को स्वतंत्र रूप से एक्सप्लोर कर सकते हैं—सिस्टम भारी काम करता है और पढ़ने योग्य संभावनाएँ देता है।

Monte Carlo simulation के साथ, आप अपने पोर्टफोलियो के संभावित विकास की एक वास्तविक—हालाँकि निश्चित नहीं—तस्वीर प्राप्त करते हैं, जो निवेश, उद्देश्यों और जोखिम सहनशीलता पर अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करती है।