Что такое метод Монте-Карло?
Метод Монте-Карло — это математическая модель, основанная на вероятностных сценариях. Он используется для оценки возможных исходов в условиях неопределённости. Суть метода — в многократном (тысячи и миллионы раз) моделировании случайных сценариев, чтобы понять диапазон возможных результатов и их вероятность.
Метод активно применяется в разных отраслях:
- NASA моделирует возможные сценарии полётов и отказов систем;
- Инвестиционные фонды и хедж-фонды используют Монте-Карло для оценки распределения риска и доходности портфелей;
- Центральные банки, включая ЦБ РФ, применяют его при стресс-тестировании финансовой системы.
И если раньше подобные расчёты были доступны только институционалам, сегодня с помощью Python и Excel такую модель можно реализовать и частному инвестору.
Мой опыт: ребалансировка портфеля методом Монте-Карло
С мая 2025 я продолжаю эксперимент с формированием инвестиционного портфеля с помощью метода Монте-Карло. Моя программа случайным образом генерирует сотни тысяч комбинаций акций, рассчитывая риск и доходность каждой. Затем она отбирает те комбинации, которые максимально приближены к «эффективной границе» — оптимальному соотношению риска и доходности.
Структура портфеля Монте-Карло Баланс
- 50% — акции (7 бумаг, отобранных с помощью алгоритма Монте-Карло)
- 30% — облигации федерального займа (ОФЗ, ручной подбор)
- 20% — золото (через фонды)
Итоги первых 3-х месяцев
Первые три месяца показали обнадёживающие результаты:
- +8,13% против индекса Мосбиржи (IMOEX)
- +3,36% против индекса полной доходности MCFTRR (с учётом налога на дивиденды)
Что важно — результаты получены без постоянного «ручного вмешательства» в состав портфеля. Это заслуга модели, которая учитывает волатильность, корреляции и доходности бумаг.
Почему я выбрал метод Монте-Карло?
🔹 Он устраняет субъективность.
🔹 Он строит модель «на холодную голову» — без паники, эмоций и новостного шума.
🔹 Он позволяет находить нетривиальные сочетания активов, которые руками не подберёшь.
Метод не даёт гарантий. Но он помогает статистически снижать вероятность провалов и системно улучшать профиль риска и доходности. В первом квартале работы портфеля эта гипотеза сработала.
Ребалансировка: новые доли и тикеры
5 августа 2025 я провёл очередную оптимизацию в программе. Алгоритм пересчитал веса и предложил новый набор бумаг.
Красная звезда – это новый портфель на следующие 3 месяца:
На следующем графике новые целевые доли:
Такой пересчёт проводится раз в три месяца, чтобы отражать новые данные по доходности, волатильности и корреляциям бумаг.
Публичная ссылка на портфель по ссылке.
Проблема с ОФЗ
Ручной подбор облигаций оказался слабым звеном. Доходность моей ОФЗ-части систематически отставала от индекса RGBITR. Поэтому в новой ребалансировке я сделал шаг к исправлению ситуации:
- 3 индивидуальные ОФЗ (ручной выбор) – 60%
- 1 ETF — SBGB (Сбер — ОФЗ) – 40%
Этот фонд добавлен для диверсификации и упрощения управления. Если SBGB покажет себя лучше, возможно, в будущем увеличу его долю за счёт отказа от индивидуальных выпусков.
Что дальше?
Через три месяца — новый отчёт. Цель — продолжить мониторинг стратегии и сравнение с бенчмарками.
Если фонд SBGB улучшит результат по облигациям — получим повод сократить ручной подбор. Что касается акций, метод Монте-Карло пока справляется отлично.
Предупреждение:
Приведенные данные носят исключительно информационный характер и не представляют индивидуальную инвестиционную рекомендацию.
Помните: даже математически выверенные стратегии не гарантируют доходности.
Кто дочитал до этого момента — молодец. 😁
Заходите в мой Telegram, если читаете телеграм-каналы
👍 напишите комментарий, если есть что сказать
✍️ добавьте сайт в закладки, если не добавили
🔥 делитесь с близкими и друзьями
Комментариев - 1
И потом останется 3 етф акции облиги и золото и выдумывать портфель лежебоки больше не придется) от товарища спирина