ATLASSimulation de Monte-Carlo
Glossaire de l’investissement · Modèles et probabilités
Une méthode qui exécute des milliers de scénarios aléatoires pour montrer l’éventail et la probabilité des résultats possibles.
Définition
Une simulation de Monte-Carlo répond à « que pourrait-il se passer ? » en exécutant un modèle des milliers de fois avec des données d’entrée aléatoires. Chaque exécution est un futur possible ; ensemble, elles forment une distribution de résultats, dont on tire des fourchettes et des probabilités, comme la chance de terminer au-dessus du cours d’aujourd’hui.
En investissement, on l’utilise pour projeter des cours et des portefeuilles quand aucune formule ne donne directement la réponse. Sa force est de montrer l’incertitude au lieu de la cacher derrière une prévision unique. Sa faiblesse est que le résultat ne vaut que ce que valent les hypothèses : si la volatilité ou la forme des rendements est fausse, des milliers d’exécutions seront systématiquement fausses.
Formule
S_T = S₀ · exp( (μ − σ²/2)·T + σ·√T·Z ), Z ~ N(0, 1) (répété des milliers de fois)
S₀ = cours d’aujourd’hui, μ = rendement annuel attendu, σ = volatilité annuelle, T = durée en années, Z = tirage aléatoire d’une loi normale centrée réduite. Chaque exécution tire un nouveau Z.
Exemple chiffré
Dans la simulation ATLAS pour NVIDIA (NVDA), cotée 219,06 $ US, le résultat médian après 21 séances de bourse est de 219,00 $ US. Neuf résultats sur dix se situent entre 182,38 $ US et 262,97 $ US, et 50 % des résultats terminent au-dessus du cours d’aujourd’hui.
C’est la largeur de la fourchette qui compte : la simulation montre à quel point le mois à venir est incertain, pas ce qui va se passer.
Comment ATLAS l’utilise
ATLAS exécute des simulations pour produire la fourchette attendue et la probabilité de hausse sur chaque page d’action, et vous permet de tester vos propres hypothèses dans l’outil de simulation de scénarios.
À découvrir dans ATLAS : Simulation de scénarios →Parcourir tous les outils ATLAS →À voir sur une vraie action
L’exemple ci-dessus s’appuie sur ces entreprises. Ouvrez leurs pages pour voir tous les chiffres :
Questions fréquentes
Une simulation de Monte-Carlo prédit-elle l’avenir ?
Non. Elle montre la dispersion des résultats qui découle de ses hypothèses. Elle dit ce qui est plausible, pas ce qui va arriver.
Combien de simulations faut-il ?
Assez pour que les résultats cessent de varier d’une exécution à l’autre ; des milliers sont typiques. Plus d’exécutions donnent des estimations plus lisses, pas de meilleures hypothèses.
Termes liés
Appliquez l’idée à vos propres actions
Ouvrez n’importe quelle entreprise dans ATLAS pour voir côte à côte sa juste valeur, sa probabilité de hausse et ses indicateurs de risque.
Essayer ATLAS →Ceci ne constitue pas un conseil en investissement. Les estimations d'ATLAS sont produites par des modèles statistiques à partir de données publiques ; elles peuvent être erronées et les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs. Tenez compte de votre propre situation avant d'investir. Avertissement