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🔮 Modelos de Previsão
📈 Regressão Linear
📊 Regressão Polinomial
📉 EMA Trend
⚡ Momentum
⚖️ WMA
📈 Exp Smoothing
🔬 ARIMA
🎯 Ensemble
📊 Comparação de Modelos
| Modelo | Previsão Final | Mudança % | MAPE | Confiança |
|---|
🎲 Simulação Monte Carlo
100-10,000 simulações
5-365 dias
Intervalo de confiança
📊 Distribuição de Probabilidade
📜 Histórico de Simulações
🎲 Simulação Monte Carlo
O que é Simulação Monte Carlo?
A Simulação Monte Carlo é uma técnica estatística que usa amostragem aleatória para prever resultados futuros. No contexto financeiro, ela simula milhares de cenários possíveis para o preço de um ativo, considerando sua volatilidade histórica e tendência.
Como Funciona?
Análise Histórica
Calcula o retorno médio e volatilidade baseado nos preços históricos do ativo.
Geração de Cenários
Simula milhares de trajetórias possíveis usando distribuição normal (Box-Muller) com o retorno e volatilidade calculados.
Análise Estatística
Calcula percentis (P5, P25, P50, P75, P95) para mostrar intervalos de confiança e cenários otimistas/pessimistas.
Visualização
Exibe 50 trajetórias de exemplo e a mediana (P50) para representar o resultado esperado.
💡 Dica Importante
A Simulação Monte Carlo não prevê o futuro com precisão, mas mostra a distribuição de resultados possíveis baseado no comportamento passado. Use-a para entender riscos e oportunidades, não como uma previsão exata.
Interpretando os Resultados
95% das simulações resultaram em valores acima deste. Representa o pior caso esperado.
75% das simulações resultaram em valores acima deste.
50% das simulações ficaram acima e 50% abaixo. O resultado mais provável.
25% das simulações resultaram em valores acima deste.
Apenas 5% das simulações resultaram em valores acima deste. Melhor caso esperado.
Guia de Parâmetros
📊 Número de Simulações
Quantidade de cenários aleatórios gerados. Mais simulações = maior precisão estatística.
📅 Períodos de Previsão
Número de dias úteis para projetar no futuro.
📈 Nível de Confiança
Define o intervalo estatístico dos percentis exibidos.
⚠️ Limitações
- Assume que retornos seguem distribuição normal
- Baseado apenas em dados históricos
- Não considera eventos extraordinários (cisnes negros)
- Volatilidade pode mudar ao longo do tempo
- Não é uma garantia de resultados futuros
Exemplos Práticos
📊 Análise de Ação de Crescimento (Tech)
Objetivo: Avaliar potencial de crescimento em 3 meses. Ações tech têm alta volatilidade, então o intervalo P5-P95 será amplo.
🏦 Análise de Ação Blue Chip
Objetivo: Análise de risco moderado em 2 meses. Blue chips têm menor volatilidade, intervalos mais estreitos.
⚡ Análise Day Trade
Objetivo: Máxima precisão para operações de curto prazo. Muitas simulações para capturar variações diárias.
📈 Análise de Longo Prazo
Objetivo: Visão geral de tendências de 6-12 meses. Incerteza aumenta com o tempo, use com cautela.
🎯 Dicas de Uso
- • Compare múltiplos ativos executando simulações separadas
- • Use P50 (mediana) como referência principal, não P95
- • Considere o P5 para avaliar risco de perda (downside)
- • Refaça simulações periodicamente com dados atualizados
- • Combine com análise fundamentalista para decisões completas