Die Vermögens-Vokabel 

Monte-Carlo-Simulation

Wir erklären, wie EINE DER BEKANNTESTEN STATISTISCHEN SIMULATIONSMETHODEN zu ihrem Namen kommt – und wie sie funktioniert. 

19. April 2018

Stellen Sie sich vor, Sie könnten sehen, wie sich die Aktienmärkte in der Zukunft entwickeln – und zwar nicht nur in unserer Welt, sondern auch in tausenden von Parallelwelten. 

Klingt nach einer Mischung aus Science Fiction und Fantasy und insgesamt zu schön um wahr zu sein? Stimmt. Aber die
Monte-Carlo-Simulation, auch stochastische Szenarioanalyse genannt, tut genau das – wenn auch nicht in der Realität, sondern in einem komplizierten Rechenspiel. Sie ist wohl eine der bekanntesten statistischen Simulationsmethoden. Und sie ist nicht zufällig nach dem Stadtteil von Monaco benannt, in dem das weltberühmte Casino der Stadt liegt. Denn Glücksspiel hängt im weitesten Sinne mit dieser Simulationsmethode zusammen. Bei ihr geht es um den Begriff der Wahrscheinlichkeit: Die mathematische Wahrscheinlichkeitstheorie und die Statistik bilden das wissenschaftliche Fundament der Monte-Carlo-Simulation. 


Die grundlegende Idee der Simulation ist es, für zufällig gewählte Parameter über die entsprechenden Zusammenhänge (Ursache-Wirkungsgeflecht) die zugehörigen Ergebnis- oder Zielgrößen zu ermitteln.

Mithilfe der Monte Carlo-Simulation ist das Risiko in quantitativer Analyse und Entscheidungsfindung nachweisbar. Daher wird diese Technik von Fachleuten in vielen verschiedenen Branchen verwendet, wie zum Beispiel in Finanzen, Projektmanagement, Energie, Fertigung, Planung, Forschung und Entwicklung, Versicherung, Öl und Gas, Transport und Umwelttechnik. Durch die Monte Carlo-Simulation kann man erkennen, welche Ergebnisse eine gewisse Handlungsweise mit sich bringen könnte und wie hoch die Wahrscheinlichkeit dieser Ergebnisse ist. Sie zeigt die extremsten Möglichkeiten – zum Beispiel was passieren könnte, wenn eine sehr riskante oder eine sehr konservative Entscheidung getroffen wird – und auch die möglichen Konsequenzen von moderaten Entscheidungen. Sie versetzt somit in die Lage, alle möglichen Entscheidungsergebnisse darzulegen und entsprechende Risiken abzuschätzen.

Das kann in unbestimmten Situationen wie zum Beispiel der Marktentwicklung bei einer besseren Entscheidungsfindung helfen: Wer 10.000 mögliche Entwicklungen der Finanzmärkte in der Zukunft kennt, hat eine genauere Idee davon, was mit viel Glück oder Pech möglich ist, als derjenige, der nur in die eine Vergangenheit schaut, die unsere Welt tatsächlich erlebt hat.


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