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Monte Carlo : l’outil statistique de projectionNous estimons la valeur future d’un portefeuille par un procédé statistique appelé « simulation de Monte-Carlo ». Le principe est le suivant : nous simulons des millions de scénarios de marché en prenant en compte la performance passée des actifs en portefeuille, leurs volatilités historiques, leurs corrélations, leurs frais, les taxes applicables et l’inflation. Nous agrégeons ensuite les simulations obtenues et déterminons la simulation médiane, soit celle située exactement au milieu et dont 50% des simulations sont situées au-dessus et 50% en dessous. Cette simulation médiane représente le scénario de marché moyen qui a 50% de chances de se concrétiser. Selon le même principe, on peut déterminer ce qui pourrait arriver en cas de mauvaise performance du marché en prenant le 10e percentile des simulations, c’est-à-dire la simulation en dessous de laquelle seules 10% des simulations sont plus mauvaises. Ce percentile signifie qu’il y a 90% de chances que le résultat réel soit plus élevé. Enfin, le 90e percentile des simulations indique un marché fort dans lequel il n’y a que 10% de chances que le portefeuille réel soit plus performant que cette simulation, et donc, 90% de chances que le résultat réel soit inférieur. Hypothèses généralesLes hypothèses générales suivantes sont utilisées dans les projections d’easyvest :
Recommandations et chances de succèsToutes nos recommandations se basent sur une probabilité donnée d’atteindre l’objectif défini. Cette probabilité est configurable dans les hypothèses. Nous définissons une probabilité par défaut qui varie en fonction du type de plan :
LimitationsBien que nous nous efforcions d’être le plus précis possible dans nos simulations et nos recommandations, celles-ci comportent certaines limitations qui découlent notamment du fait qu’il ne nous est pas possible de prédire le futur avec certitude. Les éléments susceptibles d’affecter nos simulations sont les suivants :
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Dernière mise à jour le 18/10/2018