Objetivo

Explorar la aplicación de la simulación Monte Carlo en las finanzas, específicamente en la predicción de precios de acciones y en la evaluación de riesgos financieros, utilizando técnicas estadísticas avanzadas.

Descripción

Este tema abarca la técnica de simulación Monte Carlo y su aplicación en el ámbito financiero. Los estudiantes aprenderán a modelar y simular precios de activos financieros bajo incertidumbre, utilizando Python para implementar movimientos brownianos geométricos y estocásticos. Se tratarán casos prácticos como la predicción de precios de acciones y la evaluación de derivados financieros, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones financieras informadas.

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Simulación de Monte Carlo en Finanzas

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Revisa la siguiente lectura:

Para conocer más sobre simulación de Monte Carlo, revisa la siguiente lectura:

• Whiteside, J. (2008). A Practical Application of Monte Carlo Simulation in Forecasting. Recuperado de https://www.proquest.com/docview/208193177

Objetivo

Analizar y pronosticar el comportamiento futuro de las acciones de una empresa utilizando técnicas de simulación Monte Carlo en Python, para tomar decisiones financieras informadas.

Instrucciones

1. Importa las librerías necesarias (Numpy, Pandas, matplotlib.pyplot) en tu ambiente de desarrollo Python.
2. Utiliza la librería yfinance para descargar los datos históricos de una acción o activo financiero por un periodo de 36 meses a la fecha, en frecuencia diaria.
3. Calcula los retornos diarios de las acciones y visualízalos en un gráfico.
4. Divide los datos en un conjunto de entrenamiento (los primeros 30 meses de información, y un conjunto de prueba (los 6 meses más recientes).
5. Estima los parámetros (media y desviación estándar) de los retornos diarios del conjunto de entrenamiento.
6. Implementa la simulación Monte Carlo utilizando el movimiento browniano geométrico para pronosticar el precio de las acciones para el período de prueba.
7. Genera múltiples trayectorias de simulación (por ejemplo, 1000 trayectorias) y visualiza estos resultados en un gráfico comparativo con los precios reales.
8. Analiza los resultados de la simulación y discute posibles implicaciones para las decisiones de inversión.

Checklist

• Se importa correctamente todas las librerías necesarias.
• Se descarga los datos históricos del activo financiero utilizando yfinance.
• Se calcula y visualiza correctamente los retornos diarios.
• Se divide el conjunto de datos en entrenamiento y prueba adecuadamente.
• Se estima y utiliza correctamente los parámetros de los retornos para las simulaciones.
• Se desarrolla la simulación Monte Carlo y se genera las trayectorias esperadas en el precio de cierre.
• Se crea un gráfico comparativo de las trayectorias simuladas frente a los precios reales.
• Se realiza un análisis crítico de los resultados de la simulación.