Створення Прогнозуючих Моделей Фінансових Результатів

Основні Поняття: Процеси Рівня

У своїй основі фінансове моделювання базується на процесах рівня – змінах у кількості за одиницю часу. Так само, як імпульс описує зміну швидкості рухливого об'єкта, відсоткові ставки описують зміни в вартості інвестиції з часом. Ця симуляція дозволяє вам маніпулювати цими «статками» та спостерігати за їхнім впливом.

Ключові поняття включають поточну вартість (PV), майбутню вартість (FV), складний відсоток і коефіцієнти зниження вартості. Усі вони математично виведені з основних фізичних принципів, що стосуються енергії та часу.

FV = PV * (1 + r)^t

Створення простого портфеля

Наш симулятор дозволяє представляти активи – акції, облігації або навіть змодельовані симулі commodities – як динамічні системи. Значення кожного активу регулюється його власною швидкістю зміни, що впливає на такі фактори, як ринкова волатильність (представлена ​​як стохастичні коливання) та процентні ставки.

Ви можете визначити початкові суми інвестицій для кожного активу та встановити дисконтний коефіцієнт, щоб відобразити вашу толерантність до ризику. Симуляція ітеративно оновлює значення портфеля на основі цих параметрів.

Portfolio Value = Σ (Asset i * FV_i)

Оцінка ризиків: Моделювання Монте Карло

Для оцінки ризику ми використовуємо моделювання Монте Карло. Цей метод передбачає виконання моделі тисячами разів з випадковими введеннями для ключових змінних, таких як процентні ставки та волатильність ринку.

Аналізуючи розподіл отриманих значень портфеля, ви можете кільдифікувати потенційні переваги та недоліки – створюючи ймовірнісні прогнози замість єдиної оцінки.

Probability Distribution = (Number of Simulations with Value > Threshold) / Total Number of Simulations

Розширення Моделі: Врахування Зовнішніх Факторів

Просунуті моделі можуть враховувати зовнішні фактори, такі як інфляція, валютні курси та економічне зростання. Вони представляються у вигляді додаткових процесів змін швидкості, які впливають на вартість активів.

Також можна ввести кореляції між активами – відображаючи тенденцію до того, як їхні ціни схильні рухатися разом або протилежно один одному. Це додає рівень складності та реалізму симуляції.

Correlation (Asset A, Asset B) = Covariance(A,B) / (Standard Deviation(A) * Standard Deviation(B))

Часті запитання

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте SPH Fluid і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.