compoundsimSimulador Monte Carlo de inversión periódica
1.000 escenarios con datos reales del S&P 500, el Nasdaq 100 y el MSCI ACWI: lo bien, y lo mal, que podría ir tu plan.
Simulación Monte Carlo para inversiones periódicas
Qué aporta Monte Carlo
En lugar de una única rentabilidad fija, el simulador ejecuta 1.000 trayectorias a partir de un modelo ajustado al historial del activo que elijas. El modelo tiene dos regímenes, uno tranquilo y otro turbulento con rentabilidades más bajas, mayor volatilidad y colas más gruesas, y los meses de cada trayectoria alternan entre ellos como lo hizo el historial. Cada trayectoria extrae además su propia estimación de la rentabilidad media a partir de lo que el historial puede y no puede precisar, así que un historial corto da una banda más ancha. El resultado es un rango de desenlaces y no un solo número: una trayectoria mediana y la banda del percentil 10 al 90.
Cómo leer los percentiles
La mediana es el resultado central: la mitad de las trayectorias terminó por encima y la otra mitad por debajo. El percentil 10 es un caso pesimista por debajo del cual quedó una de cada diez trayectorias; el 90 es el caso optimista equivalente. La anchura de la banda muestra cuánta incertidumbre añade la volatilidad del índice al plan.
Cómo leer los gráficos de caídas
Una caída (drawdown) es cuánto está el saldo por debajo de su máximo hasta ese momento. El gráfico de rango muestra dónde están las trayectorias al final de cada año; el histograma muestra la mayor caída que cada trayectoria atravesó en algún mes, y el umbral indica la proporción de trayectorias que cayeron al menos una vez hasta ahí. Al principio las aportaciones son grandes frente al saldo y mantienen las caídas poco profundas; después el saldo domina y las caídas se hacen más hondas. Pon la aportación mensual en 0 para ver las caídas del propio índice. El régimen turbulento dura unos meses seguidos, así que los desplomes se extienden varios meses, pero una caída tan larga como la de 2007–2009 sigue siendo más rara aquí que en la historia, y estas probabilidades pueden ser optimistas.
Sobre los datos históricos
Los meses salen de cierres de fin de mes ajustados por dividendos de un ETF que representa a cada activo (SPY para el S&P 500 desde 1993, QQQ para el Nasdaq 100, AGG para los bonos de EE. UU., GLD para el oro, etc.) y, en el caso de Bitcoin, de su propio precio desde 2014. El icono de información del rango proyectado muestra los meses que cubre el periodo elegido, con su rentabilidad y volatilidad. Las rentabilidades pasadas no predicen las futuras; activos volátiles como el SOX o Bitcoin producen bandas mucho más anchas.