Olá Leandro, Qual a utilidade e como usar a simulação de Monte Carlo para backtesting de trade system? O embaralhamento de dados seria apenas após fechamento do negócio ou com dados de abertura e fechamento das ações por ex? Poderia fazer um video sobre como fazer backtesting, stress test, walk forward com excel ou outro programa? Obrigado.
Oi Adnan. Este serà o assunto do video que vou lançar esta semana. Adianto que a utilidade esta em fazer como se fosse um "stress testing" do modelo, para entender os possiveis piores cenàrios. Com isto em maos, a conta é preparada de acordo. Obrigado pelo comentàrio e abraços!
Olá Leandro, muito bom o vídeo parabéns. Você poderia falar sobre os fractais aplicados ao mercado financeiro é algo que o Taleb comenta no livro cisne negro, inclusive falando do Mandebrolt.
Oi Magno, muito obrigado. Aborto parte deste conceitos neste video aqui: ua-cam.com/video/ZBZsteNfOIM/v-deo.html Posso até falar mais em um futuro proximo. Obrigado pelo comentàrio e abraços!
Qual seria o valor do objeto "u" em P = p+ p*(u/255 + sd/sqrt(255)*i)? Porque sempre que eu tento rodar aparece Error in eval (expr, envir, enclos): object 'u' not found
Oi Gabriel. O u è o retorno anual esperado. No exemplo do video foi definido como 0.25, na linha 23 do codigo. Este erro aparece porque u nao foi definido. Obrigado e abraços
Olà Lincoln. Existe uma metodolgia espefica para isso...na verdade vai até um pouco além e faz o càlculo esperado para uma carteira. Porém, para começar, acredito que voce possa a começar pegando a mèdia dos retornos dos ultimos anos, ajustados pela inflaçao. Seria uma aproximaçao justa para começar a fazer este tipo de simulaçao. Muito obrigado pelo comentàrio e abs!
Leandro com a simulação de monte carlo é possível fazer para um intervalo de tempo no futuro menor tipo no próximo dia? No vídeo se não me engano vc usou pra os próximos 255 periodos! como alterar isso no código que vc disponibilizou?
Olà Lucas, tudo bem? Sim, voce pode alterar os intervalos como quiser, bastando alterar a funçao. O 255 é usado porque a referencia é anual (255 dias uteis por ano, aproximadamente). Voce teria que relativizar o correspondente retorno para o intervalo de tempo que voce quiser. Muito obrigado e abraço!
Leandro,sou totalmente leigo nesse assunto,100% ignorante,porém tenho muito interesse em saber o máximo possível sobre o assunto. Oq você me recomendaria fazer??? desde livros a seu curso,seria de grande ajuda um mentor para me dar uma luz, obrigado
Olà Felipe tudo bem? Tem toda esta seçao aqui minha de cursos gratuitos para esta àrea, além da playlist de finanças quantitativas aqui no youtube com mais de 60 videos. www.outspokenmarket.com/napratica.html Espero que ajude. Abraços e obrigado pelo comentàrio!
Leandro, bom conteúdo mas tem um equívoco aí na tua fala... que a Simulação de Monte Carlo considera que os eventos são à partir da Distribuição Normal. Não é! Toda e qualquer entrada pode ter qualquer shape e a saída não gera necessariamente uma distribuição normal dependendo do modelo, em especial quando temos eventos condicionais ou singularidades
Obrigado e você está certo.A simulação de Monte Carlo produz distribuições de valores de resultados possíveis. Ao usar distribuições de probabilidade, as variáveis podem ter diferentes probabilidades de ocorrência de diferentes resultados. Muito obrigado pelo comentário e abraços!
Olà sim, mas teria que fazer algumas mudanças estruturais. Nao sei se no R seria possivel, salvo se voce programasse tudo desde o começo. Preciso explorar mais o python tambèm para este tipo. Abraços e obrigado pelo comentàrio!
A minha intenção seria me inscrever no curso da ciência dos dados , mas não tenho intenção de trabalhar com ações. Este curso pode ser aplicado em outras análises?
Oi Antônio. Sim, totalmente. Na verdade o que menos tem lá é conteúdo sobre o mercado. Nem 10%. O curso é voltado para programação e ciência dos dados. Ensino diversas outras aplicações. A finalidade, claro, fica a critério do aluno, é meu objetivo é passar tudo o que seu sei. Obrigado pelo comentário e seja bem-vindo! Abracos
Hi Diego. Yes, you can. Just don't think that is going to be an easy task :) But it is possible. Many people do trading for a living and I believe the key aspect for their success is patiente. Sooner or later the right model will come up out of your efforts and all the hard work is gonna be paid off. Take care and thanks for the comment!
Sim, Monte Carlo parte do princípio guassiano ao assumir que as variáveis aleatórias envolvidas no modelo têm distribuição normal (gaussiana). Isso significa que os valores simulados são gerados usando números aleatórios seguindo uma distribuição normal, com média e desvio padrão especificados. Esse pressuposto é fundamental para muitas aplicações de Monte Carlo em finanças, engenharia, estatística e outras áreas onde simulações baseadas em probabilidades são necessárias. Porém, é possível assumir outras distribuições além da distribuição normal (gaussiana) no método de Monte Carlo. Abraço
Vc parece estar confundindo simulação de Monte Carlo com simulação do movimento browniano, e ainda assim está com o conceito errado. A simulação de Monte Carlo parte do pressuposto que vc possui um gerador de números aleatórios uniformemente distribuídos. Sugiro você voltar no básico e pegar o paper seminal do Metropolis e do Ulam, The Monte Carlo method.
Não confundi. Gostaria de esclarecer que o método de Monte Carlo frequentemente parte do princípio da distribuição normal (gaussiana) em muitas de suas aplicações práticas, devido às propriedades matemáticas convenientes dessa distribuição. No entanto, isso não significa que o método seja limitado a essa distribuição. O método de Monte Carlo é altamente flexível e pode utilizar qualquer distribuição de probabilidade que seja adequada ao problema específico sendo resolvido. Portanto, embora a distribuição normal seja comum, outras distribuições como uniformes, exponenciais, entre outras, também podem ser utilizadas no método de Monte Carlo. Espero que isso esclareça melhor a questão. Abraço!
@@OutspokenMarket vc insiste no equívoco. Vou te dar um exemplo: o computador não gera números aleatórios gaussianos. Não tem método eficiente pra fazer isso diretamente. Ele gera uniformes através de um gerador congruencial, por ex, e depois aplica a transformação de box-muller, por ex., pra encontrar números aleatórios normalmente distribuídos. Monte Carlo, quer seja pra trajetórias do movimento browniano, seja pra integração numérica ou pra aplicações em engenharia de confiabilidade ou sistemas de filas, parte do princípio que os números gerados vem de uma uniforme padrão. Dela, da uniforme, você gera qualquer outra distribuição pras diversas aplicações, usando o método da transformada inversa ou outros quando não se tem a função distribuição analítica, como na normal. Não precisa confiar no que eu tô falando. Qualquer bibliografia básica sobre simulação explica isso. Sugiro o livro do Casella.
![Lp. Сердце Вселенной #60 РОЖДЕНИЕ ЛОЛОЛОШКИ [Финал] • Майнкрафт](http://i.ytimg.com/vi/YoR0pAV9FVQ/mqdefault.jpg)
Introdução - Processos Estocásticos
ua-cam.com/video/pSITn3_b2uU/v-deo.html
Excelente aula Dr Carlos.
Obrigado
Égua legal pra caramba. outspoken Market é meu mais novo vício no youtube.
Grande Thiago, muito obrigado mesmo. Bons estudos e abraços
Excelente abordagem!! Nossa fazia muito tempo que eu não via Monte Carlo!! Sensacional!!!!!
Muito obrigado, meu caro. Abraços!
Faz uma playlist sobre monte carlo, aprofundando mais! Está excelente.
Ótima sugestão, Misael. Obrigado! Vou organizar os vídeos e pensar em mais. Muito obrigado pelo comentário e abraço
@@OutspokenMarket eu que agradeço a disponibilidade de conteúdo e tempo!!! PARABÉNS
Obrigado. Sempre que tiver alguma sugestão, é só falar. Abraço
Que trabalho maravilhoso.
Canal excelente.
Muito obrigado pelo apoio, Rodrigo. Grande abraço!
Parabéns Leandro, Conteúdo Fantástico!
Muito obrigado, José! Grande abraço
Excelente Leandro.
Muito obrigado, Marco! vamos em frente. Grande abraço!
Muito bom o material....gostaria de fazer um estudo desse voltado ao IPCA e Selic rodando 50.000x ....vcs dao suporte pra isso? Como posso começar?
Oi Rafael, este tipo de serviço eu não presto. Para rodar mais simulações, basta alterar o funcionamento da função em si. Muito obrigado e abraços!
Almocei assistindo esse vídeo... melhor que telejornal hehehe muito bom!!
Hahahaha excelente, muito obrigado! Abraços
Olá Leandro,
Qual a utilidade e como usar a simulação de Monte Carlo para backtesting de trade system?
O embaralhamento de dados seria apenas após fechamento do negócio ou com dados de abertura e fechamento das ações por ex?
Poderia fazer um video sobre como fazer backtesting, stress test, walk forward com excel ou outro programa?
Obrigado.
Oi Adnan. Este serà o assunto do video que vou lançar esta semana. Adianto que a utilidade esta em fazer como se fosse um "stress testing" do modelo, para entender os possiveis piores cenàrios. Com isto em maos, a conta é preparada de acordo. Obrigado pelo comentàrio e abraços!
@@OutspokenMarket Aguardo, obrigado!
Excelente vídeo!!!!
Muito obrigado, Caio! Grande abraço
Olá Leandro, muito bom o vídeo parabéns. Você poderia falar sobre os fractais aplicados ao mercado financeiro é algo que o Taleb comenta no livro cisne negro, inclusive falando do Mandebrolt.
Oi Magno, muito obrigado. Aborto parte deste conceitos neste video aqui: ua-cam.com/video/ZBZsteNfOIM/v-deo.html
Posso até falar mais em um futuro proximo. Obrigado pelo comentàrio e abraços!
muito bom!
Muito obrigado!
Show!
Muito obrigado como sempre! Abraço
Qual seria o valor do objeto "u" em P = p+ p*(u/255 + sd/sqrt(255)*i)? Porque sempre que eu tento rodar aparece Error in eval (expr, envir, enclos): object 'u' not found
Oi Gabriel. O u è o retorno anual esperado. No exemplo do video foi definido como 0.25, na linha 23 do codigo. Este erro aparece porque u nao foi definido. Obrigado e abraços
@@OutspokenMarket muito obrigado, acabei percebendo depois, kkkkk. Parabéns pelo conteúdo
Show, muito obrigado!
Leandro, muito massa o video... uma duvida:
1 - como calculo o retorno anual esperado de uma ação para conseguir simular este modelo?
abs!
Olà Lincoln. Existe uma metodolgia espefica para isso...na verdade vai até um pouco além e faz o càlculo esperado para uma carteira. Porém, para começar, acredito que voce possa a começar pegando a mèdia dos retornos dos ultimos anos, ajustados pela inflaçao. Seria uma aproximaçao justa para começar a fazer este tipo de simulaçao. Muito obrigado pelo comentàrio e abs!
Aula muito boa. O senhor tem ela gravada em Python.
Ainda não, mas terei em breve. Abraços!
Leandro com a simulação de monte carlo é possível fazer para um intervalo de tempo no futuro menor tipo no próximo dia? No vídeo se não me engano vc usou pra os próximos 255 periodos! como alterar isso no código que vc disponibilizou?
Olà Lucas, tudo bem? Sim, voce pode alterar os intervalos como quiser, bastando alterar a funçao. O 255 é usado porque a referencia é anual (255 dias uteis por ano, aproximadamente). Voce teria que relativizar o correspondente retorno para o intervalo de tempo que voce quiser. Muito obrigado e abraço!
@@OutspokenMarket Intendi,valeu !
Leandro,sou totalmente leigo nesse assunto,100% ignorante,porém tenho muito interesse em saber o máximo possível sobre o assunto.
Oq você me recomendaria fazer???
desde livros a seu curso,seria de grande ajuda um mentor para me dar uma luz, obrigado
Olà Felipe tudo bem?
Tem toda esta seçao aqui minha de cursos gratuitos para esta àrea, além da playlist de finanças quantitativas aqui no youtube com mais de 60 videos.
www.outspokenmarket.com/napratica.html
Espero que ajude. Abraços e obrigado pelo comentàrio!
@@OutspokenMarket muito obrigado
Quando eu faço o uso do periodo
Oi, tem o erro completo por favor? Abraços
Muito bom!!! Vc tem um email pra gente trocar umas informações?
Obrigado, tenho sim. Está no site do Outspoken Market. Não coloco aqui por causa do spam. Abraço
Leandro, bom conteúdo mas tem um equívoco aí na tua fala... que a Simulação de Monte Carlo considera que os eventos são à partir da Distribuição Normal. Não é! Toda e qualquer entrada pode ter qualquer shape e a saída não gera necessariamente uma distribuição normal dependendo do modelo, em especial quando temos eventos condicionais ou singularidades
Obrigado e você está certo.A simulação de Monte Carlo produz distribuições de valores de resultados possíveis. Ao usar distribuições de probabilidade, as variáveis podem ter diferentes probabilidades de ocorrência de diferentes resultados. Muito obrigado pelo comentário e abraços!
Boa tarde Professor, como faço para calcular os retornos dos percentis em Python
Olà Diego, voce pode usar:
import numpy as np
p = np.percentile(seus_dados, percentil)
Abraços
Dá pra usar Montecarlo em outras distribuições que não a normal sim
Olà sim, mas teria que fazer algumas mudanças estruturais. Nao sei se no R seria possivel, salvo se voce programasse tudo desde o começo. Preciso explorar mais o python tambèm para este tipo. Abraços e obrigado pelo comentàrio!
A minha intenção seria me inscrever no curso da ciência dos dados , mas não tenho intenção de trabalhar com ações. Este curso pode ser aplicado em outras análises?
Oi Antônio. Sim, totalmente. Na verdade o que menos tem lá é conteúdo sobre o mercado. Nem 10%. O curso é voltado para programação e ciência dos dados. Ensino diversas outras aplicações. A finalidade, claro, fica a critério do aluno, é meu objetivo é passar tudo o que seu sei. Obrigado pelo comentário e seja bem-vindo! Abracos
Valeu. Na próxima semana irei me inscrever, devido o cacau (dindin) só ser disponibilizado nesta data. Até lá, iremos trocar umas ideias.
Leandro , tem como simular o valor de PI usando MC no Excel?
Oi Carlo, tem sim. Vou fazer um video sobre isso na proxima aula do Excel. serà o proximo video do canal. Abraços!
Seria a mesma lògica aqui, sò que aplicado em colunas no Excel e um pouco de funçoes. Vou trabalhar no tutorial.
@@OutspokenMarket Excelente, ficarei aguardando para não perder essa aula. Abraços
Até terça-feira sai!
Fala Leandro, existe a possibilidade de fazer essa simulação em excel ?
Sim, nao è dificil, felipe. Vou fazer um video sobre. Abraços e obrigado!
Hi Leandro, I'm a BSc in Quantiative Finance; do you think I can live of trading if i develop the right skills?
Hi Diego. Yes, you can. Just don't think that is going to be an easy task :) But it is possible. Many people do trading for a living and I believe the key aspect for their success is patiente. Sooner or later the right model will come up out of your efforts and all the hard work is gonna be paid off. Take care and thanks for the comment!
Você sabe o valor do “E”?
Oi Livia, muito obrigado pelo comentàrio. Desculpe, mas qual E? Obrigado e abraços
Aula excelente e boa explicação
Porém,o som tá horrivelmente baixo
Em celular,só com fones
Olá Jorge. Desculpe por isso. Já arrumei para os próximos. Muito obrigado pelo comentário e abraços!
O áudio ficou baixo, mas valew!
Obrigado pelo feedback e pelo comentário. Abraços
Áudio do vídeo muito baixo
Jà foi corrigido nos proximos.
Obrigado e abraços!
Monte Carlo não parte do princípio gaussiano.
Sim, Monte Carlo parte do princípio guassiano ao assumir que as variáveis aleatórias envolvidas no modelo têm distribuição normal (gaussiana). Isso significa que os valores simulados são gerados usando números aleatórios seguindo uma distribuição normal, com média e desvio padrão especificados. Esse pressuposto é fundamental para muitas aplicações de Monte Carlo em finanças, engenharia, estatística e outras áreas onde simulações baseadas em probabilidades são necessárias. Porém, é possível assumir outras distribuições além da distribuição normal (gaussiana) no método de Monte Carlo. Abraço
Vc parece estar confundindo simulação de Monte Carlo com simulação do movimento browniano, e ainda assim está com o conceito errado. A simulação de Monte Carlo parte do pressuposto que vc possui um gerador de números aleatórios uniformemente distribuídos. Sugiro você voltar no básico e pegar o paper seminal do Metropolis e do Ulam, The Monte Carlo method.
Não confundi. Gostaria de esclarecer que o método de Monte Carlo frequentemente parte do princípio da distribuição normal (gaussiana) em muitas de suas aplicações práticas, devido às propriedades matemáticas convenientes dessa distribuição. No entanto, isso não significa que o método seja limitado a essa distribuição.
O método de Monte Carlo é altamente flexível e pode utilizar qualquer distribuição de probabilidade que seja adequada ao problema específico sendo resolvido. Portanto, embora a distribuição normal seja comum, outras distribuições como uniformes, exponenciais, entre outras, também podem ser utilizadas no método de Monte Carlo.
Espero que isso esclareça melhor a questão. Abraço!
@@OutspokenMarket vc insiste no equívoco. Vou te dar um exemplo: o computador não gera números aleatórios gaussianos. Não tem método eficiente pra fazer isso diretamente. Ele gera uniformes através de um gerador congruencial, por ex, e depois aplica a transformação de box-muller, por ex., pra encontrar números aleatórios normalmente distribuídos.
Monte Carlo, quer seja pra trajetórias do movimento browniano, seja pra integração numérica ou pra aplicações em engenharia de confiabilidade ou sistemas de filas, parte do princípio que os números gerados vem de uma uniforme padrão. Dela, da uniforme, você gera qualquer outra distribuição pras diversas aplicações, usando o método da transformada inversa ou outros quando não se tem a função distribuição analítica, como na normal.
Não precisa confiar no que eu tô falando. Qualquer bibliografia básica sobre simulação explica isso. Sugiro o livro do Casella.
Show!
Grande Joao, muito obrigado. Fazia tempo que nao via um comentàrio seu! Abraços