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Matemática – Estatística

(MS-002) Simulação de Monte Carlo Aplicada à Precificação de Opções Vanilla Modelagem e Implementação & Gregas (Δ, Γ, Vega, Θ)

A distribuição de Monte Carlo é uma técnica estatística utilizada para modelagem e simulação de sistemas complexos, baseada na geração de múltiplas amostras aleatórias para estimar resultados prováveis. Seu nome faz referência ao famoso cassino de Monte Carlo, devido à forte associação da metodologia com jogos de azar e processos probabilísticos.

No mercado financeiro, a simulação de Monte Carlo desempenha um papel fundamental na avaliação de riscos, precificação de ativos e previsão de cenários econômicos. Um de seus principais usos é na avaliação de opções e derivativos, em que ajuda a estimar o valor esperado de um ativo financeiro sob diferentes condições de mercado. Além disso, a metodologia auxilia na gestão de portfólios, permitindo que investidores analisem a distribuição dos retornos e identifiquem possíveis riscos associados às suas carteiras.

A importância da distribuição de Monte Carlo no setor financeiro reside na sua capacidade de incorporar incertezas e volatilidades nos cálculos. Diferente de modelos determinísticos, que assumem condições fixas e previsíveis, a abordagem Monte Carlo considera múltiplas possibilidades, tornando-se uma ferramenta poderosa para lidar com mercados dinâmicos e imprevisíveis.

Em suma, a distribuição de Monte Carlo é uma ferramenta estatística essencial no mercado financeiro, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisão. Ao permitir simulações complexas que refletem a natureza estocástica dos mercados, essa técnica contribui para uma gestão de risco mais eficiente e para estratégias de investimento mais robustas.

Sendo assim, neste curso, iniciaremos compreendendo a origem e o funcionamento do método de Monte Carlo. Com esse entendimento, analisaremos os derivativos Vanilla (Call e Put) para entender como a distribuição do ativo impacta os derivativos. Para aprofundar a análise, alteraremos os FWD points e a Volatilidade, que são dados de mercado, e exploraremos as distorções na distribuição e seu impacto nos derivativos básicos.

Com esse conhecimento consolidado, avançaremos para o estudo das gregas, demonstrando como as derivadas de risco podem ser explicadas por meio da distribuição, proporcionando uma abordagem visual para compreender esses riscos.


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