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Cómo leer los escenarios Monte Carlo
Monte Carlo genera muchas trayectorias posibles bajo un modelo. En DondeRinde se construyen remuestreando bloques de retornos observados; sus frecuencias describen la simulación, no probabilidades futuras garantizadas.
Escenarios en lugar de una única predicción
Elige estrategia o cartera manual, período de muestra, capital, comisiones, horizonte en sesiones, número de trayectorias y semilla. El período de muestra aporta retornos observados; el horizonte indica cuántas sesiones sintéticas tendrá cada trayectoria. Son parámetros distintos.
El simulador no conoce precios futuros. Una trayectoria favorable y una desfavorable pueden surgir de la misma muestra. Cambiar la muestra cambia las condiciones observadas que el modelo puede reutilizar, aunque mantengas el resto de los parámetros.
Cómo se construyen las trayectorias
El motor usa bootstrap móvil de bloques: remuestrea bloques contiguos de hasta cinco fechas observadas. Aplica la selección de fechas de forma conjunta a los activos, conservando parte de su dependencia observada y de la secuencia temporal dentro de cada bloque. No genera cada activo de manera independiente.
Los retornos se expresan en MXN. Si una bolsa estaba cerrada en una observación, el activo conserva su último precio; no recibe un cierre nuevo inventado. El modelo conserva rasgos de la muestra, pero no garantiza reproducir correlaciones futuras ni toda la duración de una crisis.
Qué hace tu cartera en cada escenario
La cartera manual compra la asignación inicial y mantiene cantidades sin rebalancear. El presupuesto no asignado permanece en efectivo. En modo estrategia, se vuelven a calcular señales e indicadores sobre la historia sintética y se ejecutan en la siguiente observación disponible del activo.
Las comisiones reducen el valor de la cartera. La semilla permite repetir el muestreo con los mismos parámetros, versión del motor y datos: guardar solamente la semilla no basta si después cambia el archivo de precios. Reproducibilidad no significa precisión predictiva.
Ejemplo didáctico: percentiles y pérdida terminal
Ejemplo didáctico, no salida de DondeRinde: en 100 trayectorias, 28 terminan por debajo del capital inicial. La frecuencia simulada de pérdida terminal sería 28%. Esto describe esas trayectorias bajo esos supuestos; no demuestra una probabilidad real de pérdida de 28%.
Si el percentil 5 del valor final fuera 82,000 MXN y la mediana 106,000 MXN, ambos resumirían posiciones dentro de la distribución simulada. El percentil 5 no es un suelo garantizado: pueden existir resultados peores, incluso fuera de los representados en la muestra.
Una banda de percentiles no es una trayectoria
P5, P25, mediana, P75 y P95 se calculan por sesión. La línea mediana puede reunir valores de distintas trayectorias en fechas diferentes; no tiene por qué coincidir con una cartera que el motor haya recorrido de principio a fin.
La pérdida terminal compara el final con el capital inicial. La caída máxima busca la peor pérdida desde un máximo dentro de cada trayectoria. Una cartera puede acabar con ganancia y haber sufrido una caída importante en el camino; revisa ambas distribuciones.
Muestra, cobertura y progreso del cálculo
Revisa muestra utilizada, activos omitidos, referencia, cobertura y fuente. La cobertura es una aproximación basada en archivo y densidad mensual; no certifica todas las sesiones oficiales. Más trayectorias no recuperan información ausente ni eliminan los sesgos de selección de activos.
El cálculo puede ejecutarse como trabajo en segundo plano. El progreso corresponde a trayectorias completadas del trabajo actual; no representa probabilidad de éxito de la cartera. Un trabajo fallido o una muestra insuficiente no deben confundirse con un resultado de riesgo bajo.
Lo que el modelo puede dejar fuera
Los escenarios usan retornos de precio sin dividendos ni distribuciones. No modelan todos los impuestos, costos de custodia, liquidez, deslizamiento ni eventos corporativos. Mantener efectivo no introduce automáticamente una tasa de CETES o rendimiento libre de riesgo.
Una crisis ausente de la muestra puede no estar representada adecuadamente. Aumentar trayectorias suele estabilizar los resúmenes del modelo, pero no corrige un modelo incompleto. Compara muestras y conserva parámetros antes de usar el resultado como herramienta educativa; las bandas no son promesas ni límites de pérdida.