モンテカルロシミュレーション
ランダムな要素を何千回も試して、将来起こりうる様々な結果を予測する分析手法
なんとなく理解しよう！
5歳でもわかる超かんたん解説
モンテカルロシミュレーションっていうのはね、サイコロを何千回も振って、どんなことが起きるか調べる方法なんだよ。
たとえば、「明日の遠足が雨で中止になる確率」を知りたいとき、お天気のサイコロを1000回振って、何回雨が出るか数えるみたいな感じなんだ。たくさん試すと、だいたいどれくらいの確率か分かってくるんだよ。
お金の世界でも、「この方法で取引したら、どれくらい儲かるかな？損するかな？」って知りたいとき、コンピューターで何万回も試してみるんだ。1回だけじゃ分からないことも、1万回やればパターンが見えてくるんだよ。
これは、運だめしを何回もやって、一番起きやすいことを見つける方法なんだ。でも、予想と違うことも起きるから、いろんな可能性を考えておくことが大切なんだよ。
つまりモンテカルロシミュレーションは何千回も運だめしをする実験みたいなものだよ！
モンテカルロシミュレーションは、まるで1万個のパラレルワールドを作って、それぞれでどんなことが起きるか見る実験なんだ。同じ作戦でも、運が良い世界では大儲け、運が悪い世界では大損することがある。全部の世界を見ることで、「だいたいこれくらいになりそう」って予想できるんだよ。未来は一つじゃないから、いろんな可能性を知っておくことが大切なんだ。
さらに深掘ってマスターしよう！
もっと詳しい本格解説
モンテカルロシミュレーションは、乱数を使って何千・何万回もの試行を繰り返し、確率的な結果の分布を推定する統計的手法なんですよ。カジノで有名なモナコのモンテカルロから名前が付けられました。金融分野では、リスク評価や戦略の頑健性検証に広く使用されています。
トレードでの応用では、過去の取引結果をランダムに並び替えて、様々なシナリオでの損益分布を分析します。例えば、100回の取引結果を1万通りの順番で並び替えることで、最大ドローダウンの分布、破産確率、期待リターンの信頼区間などが分かるんですよ。VaR（Value at Risk）の計算にも使われています。
重要なのは「一つの結果」ではなく「結果の分布」を見ることです。最良シナリオと最悪シナリオの幅を把握し、リスク許容度に応じた意思決定ができます。ただし、過去データに基づく限界もあり、想定外の事象は予測できないんです。
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モンテカルロシミュレーションに関するQ&A
よくある質問と回答