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A volatilidade nos diz sobre como o preço é turbulento e é um indicador do risco envolvido. Um par de moedas com alta volatilidade envolve alto risco, mas também é visto como uma oportunidade para fazer lucros pelos comerciantes de moeda. Se você negociar em mercados financeiros, então a volatilidade de compreensão é importante. Neste artigo, veremos como a volatilidade pode ser calculada usando o excel. Tomaremos os dados históricos do SampP 500 nos últimos três meses e usaremos os dados para calcular a volatilidade. Etapa 1: Obter os dados Nós baixamos os dados de preço para o SampP500 em uma planilha. Os dados contém muitas coisas, como Fechar, Abrir, Alta, Baixa e alteração. O que nos interessa é o preço de fechamento, e mudança. Etapa 2: Calcular Série de Retorno Note que a Mudança é calculada usando cada dia de preço de fechamento e representa a série de retorno que é a mudança de preço de um dia para outro. Mesmo que a mudança não seja dada, ela pode ser facilmente calculada. Por exemplo, o preço de fechamento em 01 de agosto, é 1375,32 e em 02 de agosto, é 1365. mudança em 02 de agosto será 1365 / 1375.32-1 -0.75, conforme mostrado na tabela acima. Nosso próximo passo é calcular o desvio padrão dos retornos diários. Em excel o desvio padrão é calculado usando o StdDev (). Esta fórmula toma a faixa de dados como sua entrada, como os dados de alteração. O desvio padrão pode ser calculado para qualquer período, como 10 dias, 30 dias, ou para o preço inteiro. Nosso desvio padrão para os dados de 3 meses é: StdDev (intervalo de dados para a mudança) Este desvio padrão representa a volatilidade. Calcular Volatilidade Anualizada Observe que no cálculo acima, usamos os dados diários para calcular o desvio padrão. Esta será a volatilidade de 1 dia. Precisamos converter isso em volatilidade anualizada. Assumindo que existem 252 dias de negociação, a volatilidade pode ser anualizada usando a regra da raiz quadrada. Como segue: Volatilidade Anualizada Volatilidade de 1 dia Sqrt (252) Observe que se tivéssemos usado dados semanais em vez de dados diários, usaremos o Sqrt (52), pois há 52 semanas em um ano. 5 CommentsMonte Carlo Simulation Template Descrição Este Monte Carlo simulação modelo é basicamente apenas um iterador que ajuda a gerar entradas aleatórias, executar o seu modelo para o conjunto de entradas, e fazer algumas análises básicas para até 5 saídas. Esta planilha não ajuda você a criar seu modelo. Por exemplo, se você estiver fazendo uma análise break-even, você já deve ter criado o modelo de análise break-even. Ele pode estar em uma pasta de trabalho separada. Certifique-se de ler tudo abaixo ANTES de comprar este Por favor, não compre se você está esperando muito dele. Im sempre happy para dar reembolsos se você decidir tentar e encontrar que isnt que você foram que esperam. 1. O Randomator Esta planilha fornece um local conveniente para definir suas entradas aleatórias. Ele gera valores pseudo-aleatórios usando algumas das fórmulas comuns do Excel embutidas como RAND (), RANDBETWEEN (), NORM. INV (), LOGNORM. INV (), BETA. INV () e BINOM. INV (). Tudo o que você precisa fazer é definir as variáveis ​​de entrada e, em seguida, vincular as entradas em seu modelo para as células contendo os valores aleatórios Xi. Adicione mais variáveis ​​inserindo novas linhas e copiando fórmulas para baixo. A planilha também permite definir sua própria distribuição discreta personalizada digitando probabilidades. Por exemplo: 30 chance de uma perda, 50 chance de uma vitória e 20 chance de empate. 2. O Iterador Não retratado, porque seu código apenas VBA. O Iterator é uma macro muito simples que (a) recalcula o Excel - a mesma coisa que acontece quando você pressiona F9 no Excel, (b) armazena as entradas e saídas na planilha, e (c) repete as etapas a e b um monte de vezes . Eu não bloquear o código VBA. Você está convidado a dar uma olhada e adicionar sua própria alegria VBA. 3. O Analyticator Esta planilha é configurada com histogramas e estatísticas de resumo para analisar até 5 diferentes colunas de dados de saída - o tipo de dados gerados por uma simulação de Monte Carlo. Aqui é onde você pressiona o grande botão Simulação de execução. Você também pode definir o número de iterações e o intervalo de atualização. Além de analisar 5 saídas numéricas, você pode analisar uma saída (Y6) que pode ter resultados numéricos discretos ou resultados com base em texto. A análise discreta envolve o uso de uma tabela dinâmica e gráfico dinâmico para mostrar a proporção de respostas (como porcentagens), como no caso mostrado abaixo para o rolo de dois dados de 6 lados. 4. A interface Esta é uma planilha que eu adicionei para tornar mais simples definir o conjunto de entradas e saídas e para interface do modelo Monte Carlo Simulação com um modelo que pode estar em uma planilha separada ou pasta de trabalho. Exemplo: vamos dizer que você está fazendo uma análise break-even para determinar o preço de equilíbrio e sua análise break-even está localizada em uma pasta de trabalho separada do Excel. O número de unidades vendidas é uma entrada incerta localizada na célula A2 da pasta de trabalho, eo preço de equilíbrio é a saída localizada na célula A42. Na planilha Interface, limpe as células Label e Value de exemplo nas tabelas Entradas e Saídas e exclua o texto Exemplo :. Insira as unidades vendidas para o rótulo na primeira linha da tabela Entradas. Na célula Valor, insira uma fórmula como RandomatorJ6 para vincular a um valor Xi aleatório na planilha Randomator. Você também vai querer ajustar os parâmetros de distribuição para sua entrada na planilha Randomator. Na pasta de trabalho de análise break-even, vincule a célula A2 à célula Value correspondente na planilha Interface. A fórmula em A2 terá a seguinte aparência: Você pode criar essa fórmula pressionando na célula A2 e, em seguida, usando o mouse para selecionar a célula Value na planilha Interface. Agora você só precisa definir a saída na planilha de interface. Insira o preço de equilíbrio para a etiqueta na primeira linha da tabela de Saídas. Criar uma referência de célula para o valor, vinculando a célula A42 na pasta de trabalho. A fórmula para o Valor na tabela de Saídas pode ser assim: Com as entradas e saídas ligadas, você pode agora saltar para a planilha do Analyticator e executar a simulação. Limitações Aqui estão as razões pelas quais a maioria das pessoas provavelmente irá decidir usar um dos complementos mais avançados de Simulação de Monte Carlo: Analisa somente até 5 variáveis ​​de saída e 1 saída discreta de cada vez. Não é a simulação mais eficiente. Quantas iterações ele pode lidar dependerá da complexidade do seu modelo e sua paciência. Para um modelo muito simples, leva cerca de 45 segundos para executar 10.000 iterações. É complicado. Monte Carlo Simulação é em si um tema altamente técnico. Além disso, você precisa saber como usar o Excel bem o suficiente para criar modelos, editar fórmulas, diagnosticar erros, etc. Escolha limitada de distribuições de entrada. O Randomator inclui apenas algumas das distribuições mais comuns: Uniforme, Triangular, Normal, Lognormal, Weibull, Beta, Bernoulli, Binomial, e alguns exemplos que usam RANDBETWEEN (). Opções de entrada correlacionadas muito limitadas. Embora eu esteja orgulhoso do fato de que o Randomator inclui cópulas Gaussiana, Clayton e Frank para gerar distribuições bivariadas, cabe a você saber como usá-las. Not a comprehensive risk analysis tool. It does not have any of the bells and whistles of high-end simulation and risk analysis tools like Risk or Risk Solver. Very limited technical support. I can help you if you have problems downloading the spreadsheet, or need a refund, but everything else is up to you. Release Notes Version 1.2.0 - Added Clayton and Frank copulas for correlated inputs. Version 1.1.0 - Added correlation analysis to the Analyticator worksheet. Added a method for generating two correlated inputs using the Gaussian copula. Version 1.0.1 - Added the BETA distribution, Students t-distribution, and a custom discrete distribution to the Randomator worksheet. Referências