잘못된 보안 감각

또는 투자 회사가 1000 번의 시뮬레이션을 실행했다고 말할 때주의해야하는 이유

그래서 며칠 전, 저는 제 은행에 누워 있던 현금으로 어떻게해야할지 아버지와 약간의 논쟁을 벌였습니다. 나는 대부분의 은행에서 제공 하는 한심한 ~ 0.5 % 보다 더 나은 이자율을 생성하기 위해 돈을 투자하고 싶었습니다 . 아버지는 내가 돈을 직접 관리하는 데 더 관심이있는 동안 무작위 조언자에게 내 돈을 주차하고 투자 할 것을 신뢰하는쪽으로 더 기울였습니다. 결론을 내릴 수 없었기 때문에 우리는 실험이 순서대로 진행 중이라고 판단하고 돈을 2 : 1 비율로 나누기로 결정했습니다.이 새롭고 인기있는 투자 회사에 자금의 2/3를 주차하고 내가 투자 할 돈.

그러나 내가 회사를 조사하기 시작했을 때, 나는 약간 조심 스러웠습니다. 특히 그들이 "데이터 기반"회사로 계속해서 홍보하고 멋진 그래픽을 가지고 있었기 때문입니다. 여기에 기사 개요 (및 tl; dr)가 있습니다.

tl; dr

  1. 회사 : 데이터 중심 솔루션과 독점 시스템을 자랑하는 싱가포르 금융 회사
  2. 문제 :
    a. 시뮬레이션의 부정확성 / 불 신뢰성 : 시뮬레이션 / 모델의 정확성은 입력의 정확성에 달려 있습니다. 모델을 1,000 회 또는 1,000,000 회 실행해도 입력에 결함이있는 경우 예측 정확도가 향상되지 않습니다. 따라서 1,000 개의 시뮬레이션 예측은 그다지 인상적이지 않습니다.
    비. 역사적 수익 + 수수료 : 역사적 수익 (회사에서 예측을 위해 사용)은 결코 미래 수익을 나타내거나 확실성을 제공하지 않습니다. 또한 수수료는 반품 률에 영향을 미칩니다.
  3. 결론 : 투자 회사가 그러한 예측을하는 데 잘못된 것은 없지만 소비자로서 우리는 그들이 항상 가장 정확한 것은 아니라는 점을 염두에 두어야합니다.

이 회사는 " 사람들이 자신의 재정적 미래를 장악 할 수있는 권한을 부여하는 싱가포르 기반의 금융 기술 회사 "라고 자부합니다 . 저는“금융 기술 회사”부분을 강조했습니다. 그 이유는이 회사가 전통적인 재무 고문에 대한이 '고급'기술 접근 ​​방식과는 대조적으로이 회사가 실제로 자신을 많이 판매하는 곳이기 때문입니다. 그들의 사명 선언문은 "개인화 된 솔루션을 구성 할 때 데이터 기반 자산 조언을 제공하기 위해 [독점 시스템]"을 사용한다고 설명합니다. 와우 — 평범한 사람들에게는이 모든 것이 정말 멋지고 (싱가포르 구어체를 사용하는) cheem으로 들립니다 . 데이터 기반 조언? 독점 시스템? BABY에 가입하세요.

처음으로 계좌를 개설하면 몇 가지 재정 목표를 설정할 수있는 옵션이 제공됩니다. 초기 투자, 월간 기부금 및 위험 허용 범위 (최대 인하 율로 표시)를 입력합니다. 여기에서 인상적인 데이터 마술이 발생합니다. 몇 가지 INTENSE 계산을 실행 한 후 예상 포트폴리오 성장 그래프를 표시합니다 ( 1000 시뮬레이션을 기반으로 함 ; 예 ONE THOUSAND). 어떻게 보이는지 :

꽤 멋진가요? 따라서이 데이터 기반 접근 방식은 잠재적 인 투자자에게 다음과 같은 사실을 전달하는 것으로 보입니다. 우리는 귀하의 돈을 관리하기 위해 최첨단 기술을 사용하고 있으므로 귀하는 우리를 신뢰할 수 있습니다. 하지만 여기에 문제가 있습니다. 정말 인상적입니까? 알아 보자.

문제점

시뮬레이션의 부정확성

우선, 1000 개의 시뮬레이션을 실행하는 것은 정말 멋지게 들립니다. 1000 번 해보면 확실히 정확해야 겠죠? 하지만 그 부분을 조금 뒤로하고 이것이 무엇을 의미하는지 생각해 봅시다. 다양한 가능성을 얻기 위해 1000 개의 시뮬레이션을 실행하는 것은 Monte Carlo 시뮬레이션 으로 간주 될 수 있습니다 . 이것은 "무작위 변수의 개입이있을 때 다른 결과의 확률을 예측하는 데 사용되는 모델"로 정의됩니다. 기본적으로 반복 샘플링을 사용하여 기본 임의성을 설명 할 수 있습니다.

정말 개념의 '고급'인가? 물론, 인상적이고 인상적이지만 실제로 쉽게 복제 할 수 있습니다. 그래서 기대 수익과 표준 편차를 고려하여 수익을 추정하는 함수를 만들었습니다 (나중에 논의 하겠지만 시뮬레이션의 또 다른 핵심 문제입니다).

함수를 만든 후 루프를 실행하여 사용자가 초기 투자, 연간 수익률 및 표준 편차 (회사의 시뮬레이션에 따라)를 입력 할 수 있도록했습니다.

시뮬레이션을 위해 60/40 포트폴리오에 대한 연간 수익률과 표준 편차를 사용했습니다. 보수적이지만 성장 지향적 인 전략이었습니다.

how much is your initial investment? 10000 
What is the yearly rate of return? 0.0771 
What is the standard deviation of return 0.0870 
How many years are you investing for? 30 
How many times to simulate? 1000

The median return of the portfolio is 71657.24. 
The 10th percentile is 38651.81 and the 75th percentile is 96055.78. The highest amount is 438889.69, and the lowest is 16925.8.

이 시점에서 당신은“잭! 보다? 너무 정확 해요! 회사에서 마음에 들지 않는 점은 무엇입니까?” 글쎄, 그것은 모델에 관한 문제를 가져 왔습니다. 모델의 출력은 전적으로 모델의 입력에 의존합니다. 이것은 당연해 보일지 모르지만 1000 번의 시뮬레이션을 실행했음을 알려주는 이러한 공상적인 것들의 문제입니다. 1,000,000 개의 시뮬레이션을 실행할 수 있으며 (실제로 LOL을 수행했습니다) 입력이 완전히 잘못된 경우 정확도가 1 비트 증가하지 않습니다. 예를 들어, 여기에 모델을 다시 실행하지만 다른 입력을 사용하여 10,000 번 시뮬레이션합니다.

모델을 10,000 번 실행하면 더 정확 해 졌나요? 아니! 내 입력에 결함이있는 경우 (이 경우 연간 수익률 70 %), 실행 한 시뮬레이션 수에 관계없이 출력에 여전히 결함이 있습니다. 따라서 이러한 것들은 멋지고 화려 해 보이지만 입력에 크게 의존하기 때문에 "정확성"의 표식이 될 수 없습니다. 다음 요점으로 이동합니다.

역사적 수익 + 수수료

회사로서 회사는 2010 년대 후반 이후로만 존재했기 때문에 예상 수익률은 투자 한 펀드의 역사적 수익률에서 비롯됩니다. 그래프로 표시 할 때 예상 수익률은 다음과 같습니다.

표준 편차가 8.7 % 인 경우 이는 연간 수익률이 6.9 %에서 8.4 % 사이가 될 확률이 68 % (표준 편차 1 개)임을 의미합니다. 회사는 원칙적으로 '주식 선택'을하지 않고 대신 주식 및 채권 ETF / 뮤추얼 펀드 (지능적 리 밸런싱을 위해 관리 수수료를 부과)로 매입하여 고객의 다각화를 지원합니다. 따라서 예측은 회사 포트폴리오의 역사적 수익이 아니라 이러한 펀드의 역사적 수익 (가중치 포함)의 합병입니다! 그리고 우리 모두는 과거 수익을 사용하는 문제를 알고 있습니다. David Blanchett (Morningstar Investment Management의 은퇴 연구 책임자)가 언급했듯이 과거 수익을 사용하여 미래 수익을 측정하는 것은 "암묵적으로 과거 사건의 반복을 통합하고 제한된 양의 데이터 만 허용합니다. ”. 더욱이 그는 "오늘날 더욱 악화되는 몬테카를로 도구의 문제점은 종종 비현실적인 수익률 그림을 그릴 수 있다는 것"이라고 주장하여 실제로 "상당히 덜 확실 함 [y]"이있을 때 확실성을 제공합니다.

반품에 영향을 미치는 또 다른 잠재적 요인은 수수료입니다. 나는 모든 투자가 수수료를 부과해야한다는 것을 이해합니다. 결국, 누군가가 회사를 계속 운영하기 위해 지불 할 수 있습니다. 회사는 0.6 % 수수료 (200,000 달러 미만의 포트폴리오)를 업계 평균 약 2 %와 비교합니다. 이것은 확실히 낮지 만 우리는 회사가 실제로 투자 회사가 아니라는 것을 다시 한 번 기억해야합니다. 오히려 그들은 자금을 펀드에 할당하고 펀드 매니저는 자금을 투자하는 사람입니다. 이 펀드 는 또한 관리 수수료 (최대 ~ 0.5 %)를 부과합니다.

결론

그래서,이 모든 것이 우리를 어디로 떠나는가? 이 글을 쓴 의도는 회사의 신용을 떨어 뜨리거나 그러한 '데이터 기반'투자 회사에 투자하는 것을 방해하는 것이 아닙니다. 오히려 회사 뒤에 숨어있는 '공상적인'기술을 분석하여 두 가지 핵심 포인트를 제시하고 싶었습니다.

  1. 첫째, 멋진 비주얼과 치임 사운드에 주의 하세요 . 1000 개의 시뮬레이션을 실행하는 것은 정말 멋지지만 모델의 예측 출력은 입력만큼만 정확하다는 것을 기억해야합니다. 출력이 정확하지 않은 경우 1000 또는 백만 번의 시뮬레이션은 모델의 정확도에 큰 차이를 만들지 않습니다.
  2. 둘째, 과거 수익률은 미래 수익률에 대한 확실성을 제공하지 않습니다. 우리는 과거 수익률을 사용하여 미래 수익률을 대략적으로 추정 할 수 있지만 그래프가 아무리 멋져도 확실하지 않다는 사실을 기억해야합니다.

원래 게시 된 위치 https://zachlim98.github.io/me/.

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