Trong thế giới tài chính, câu hỏi quan trọng nhất không phải là “Tôi có thể kiếm được bao nhiêu?” mà là “Tôi có thể mất bao nhiêu trong trường hợp xấu nhất?”. Value at Risk (VaR) là chuẩn mực để trả lời câu hỏi đó.
Mô phỏng Monte Carlo cho phép chúng ta chạy hàng nghìn kịch bản giả định để dự báo xác suất mất mát:
import numpy as np
# Giả sử lợi nhuận trung bình là 0.1% và độ biến động là 1% hàng ngày
mu, sigma = 0.001, 0.01
simulated_returns = np.random.normal(mu, sigma, 10000)
# Tính VaR ở độ tin cậy 95%
var_95 = np.percentile(simulated_returns, 5)
print(f"Giá trị rủi ro (VaR) ở mức 95%: {var_95 * 100:.2f}%")
Hiểu về VaR giúp bạn kiểm soát được “số phận” của tài khoản và biết khi nào nên dừng lại trước khi thảm họa xảy ra. Chúng tôi sẽ dạy bạn cách tích hợp bộ máy Monte Carlo vào quy trình quản trị rủi ro tự động của Robot.
