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Calculadora de Monte Carlo Simulation

Negocios Gratis Instantáneo Privado

Utiliza la Calculadora de Monte Carlo Investment & Portfolio Wealth Risk Simulator en CalcuSolve gratis. Obtén estimaciones inmediatas, precisas y detallada.

Revisado por Noman Khan · MBA

Última actualización: Agosto 2026

Pautas Editoriales

⚙ Valores de Entrada

📊 Resultados

Principal Monte Carlo Simulation Resumen

Median (P50): $631,901 | 90% Bull: $1,218,122 | 10% Bear: $344,197 ➔ 68.5% Chance to reach $500,000

50th Percentile (Mediana Expected Outcome in $)

$631,901 (50th Percentile Median)

10th Percentile (Worst 10% Bear Market Outcome in $)

$344,197 (10th Percentile Bear Outcome)

90th Percentile (Top 10% Bull Market Outcome in $)

$1,218,122 (90th Percentile Bull Outcome)

Probabilidad (%) de Achieving Objetivo Goal (%)

68.5% Probability of Reaching $500,000

95% Confidence Value en Riesgo (VaR in $)

$0 (95% Value at Risk)

Capital Principal Total Invested (€)

$280,000 ($100,000 initial + $180000 contributions)

✦ Stochastic Modeling & Geometric Brownian Motion Diagnóstico

Monte Carlo Stochastic Simulation (GBM Model): Simulating 10,000 statistical market paths for a $100,000 portfolio with $12,000/year contributions over 15 years (Mean Return: 8.5% | Volatility σ: 16.0%): [1] 50th Percentile (Median Expected): $631,901. [2] 10th Percentile (Severe Bear Market): $344,197. [3] 90th Percentile (Strong Bull Market): $1,218,122. [4] Goal Achievement: There is a 68.5% statistical probability of achieving your $500,000 milestone. Total principal invested is $280,000. 95% 1-Year Cumulative Value-at-Risk (VaR) is $0.

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📐 Fórmula

Monte Carlo simulation & Geometric Brownian Motion (GBM) stochastic equations: _t = S_0 [( - ( ^2 ÷ 2))t + √(t) Z] (Z N(0, 1)) tasa: = - (1 ÷ 2) ^2 Outcomes: Q(p) = Simulated Portfolio Balance a Percentile p de Goal Success: P(S_T ≥ Goal) = 1 - (Z_target) en Riesgo (95% VaR) = Total Invested - Q(0.05)

💡 Ejemplo Práctico

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Ejemplo de aplicación: Al introducir los datos de prueba en la Calculadora de Monte Carlo Simulation con valores estándar de referencia, la herramienta procesa las magnitudes de entrada y genera el resultado desglosado con total precisión matemática y visualización inmediata.

📖 Acerca de Calculadora de Monte Carlo Simulation

La Calculadora de Monte Carlo Simulation

Cómo usar esta calculadora

Introduce tu Starting Portfolio Saldo / Balance / Capital (€) (e.g. ej: 100000), Expected Anual Return Mean (μ % CAGR), Anual Volatility / Estándar Deviation (σ %), Anual Additional Contribution (€ / año) (e.g. ej: 12000 (o 0)), Simulation Tiempo Horizon (Años) (e.g. ej: 15), Objetivo Financial Goal Milestone (€) (e.g. ej: 500000). Los resultados se actualizan al instante al cambiar cualquier valor — sin botón de envío.

La Fórmula

Monte Carlo simulation & Geometric Brownian Motion (GBM) stochastic equations:_t = S_0 μ - (σ^2)/(2)t + σ t Z (Z N(0, 1)) tasa: α = μ - (1)/(2)σ^2 Outcomes: Q(p) = Simulated Portfolio Balance a Percentile p de Goal Success: P(S_T Goal) = 1 - (Z_target) en Riesgo (95\% VaR) = Total Invested - Q(0.05)

Ejemplo práctico

For example, simulating a 100,000 portfolio with 12,000/year annual contributions over 15 years at an 8.5% mean return and 16.0% annual volatility aiming for a 500,000 target: Total principal invested is 280,000.00. The Median (50th percentile) outcome is 684,320.00. In a severe bear market (10th percentile), the portfolio reaches 398,450.00, while a bull market (90th percentile) delivers 1,185,900.00. The probability of reaching the 500k goal is 76.8%.

Qué significan tus resultados

Compara tu resultado con los benchmarks del sector específico — existe una variación significativa entre industrias, etapas empresariales y mercados geográficos. Usa este cálculo como un dato más junto con tus métricas de economía unitaria, flujo de caja y posicionamiento competitivo. Para decisiones de asignación de capital, valida las hipótesis del modelo con datos históricos de al menos 6–12 meses.

💡 Estándares Metodológicos y Precisión de Cálculo

Todos los cálculos se ejecutan íntegramente en su navegador del lado del cliente bajo estrictos estándares de privacidad y seguridad.
Los resultados se ofrecen con fines formativos y analíticos; corrobore aplicaciones críticas con profesionales acreditados.
Asegúrese de introducir los datos cuantitativos en las unidades pertinentes seleccionadas para garantizar la máxima exactitud.
Se recomienda recalcular periódicamente los escenarios ante variaciones en las variables de partida o condiciones del entorno.

Fuentes: Asociación Española de Normalización (UNE) · Organización Internacional de Normalización (ISO)

Los resultados son exclusivamente para fines informativos y educativos. Consulte siempre a un profesional cualificado para decisiones críticas.