Skip to main content

monte-carlo-stock-simulator

Simulador Monte Carlo de riesgos bursátiles en navegador: 5 modelos estocásticos (GBM, Heston, Jump-Diffusion, GARCH, Bootstrap), Web Worker, señales BUY/HOLD/SELL, VaR/CVaR, Sharpe/Sortino. Sin servidor, sin registro.

インストールへ移動

ソース情報

リポジトリ
Ntizar/NtizarBrainMasterMind
ソースの最終更新活動
2026年6月26日 12:05
検出された SKILL.md の言語
スペイン語
スター
2
フォーク
0

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

SKILL.md を表示中

SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー
name
monte-carlo-stock-simulator
description
Simulador Monte Carlo de riesgos bursátiles en navegador: 5 modelos estocásticos (GBM, Heston, Jump-Diffusion, GARCH, Bootstrap), Web Worker, señales BUY/HOLD/SELL, VaR/CVaR, Sharpe/Sortino. Sin servidor, sin registro.
version
1.0.0
category
finance
tags
["data-science","monte-carlo","stocks","finance"]
# Monte Carlo Stock Simulator Simulador de riesgos bursátiles de Ntizar (David Antizar) que aplica modelos estocásticos institucionales directamente en el navegador. ## Repositorio https://github.com/Ntizar/MonteCarloInversion https://ntizar.github.io/MonteCarloInversion/ ## Stack - Vanilla JS (ESM modules) - Web Workers para simulación sin bloquear UI - Plotly.js para gráficos (fan chart, histogramas) - GitHub Pages para deploy ## Los 5 Modelos Estocásticos | Modelo | Qué captura mejor | Característica | |--------|-------------------|----------------| | GBM | Tendencia + volatilidad constante | Modelo clásico Black-Scholes | | Heston | Volatilidad estocástica (mean-reverting) | Captura clustering de volatilidad | | Jump-Diffusion | Eventos extremos (crashes, rallies) | Saltos Poisson en precio | | GARCH(1,1) | Volatilidad que cambia con el tiempo | Captura fat tails | | Bootstrap | No-paramétrico, basado en datos reales | Re-muestreo de rendimientos históricos | ## Arquitectura del simulador (código fuente real) ``` public/js/ simulation.js — Motor principal: 5 modelos + consenso simulation-worker.js — Web Worker para cálculos pesados math-utils.js — Mulberry32 RNG, percentiles, rolling stats api.js — Fetch de datos de Yahoo Finance charts.js — Plotly: fan chart, histogramas config.js — Configuración por defecto fundamentals.js — Análisis fundamental technicals.js — Indicadores técnicos options.js — Análisis de opciones news.js — Sentimiento de noticias insiders.js — Insider trading reddit.js — Sentimiento Reddit macro.js — Contexto macro screener.js — Comparación entre activos portfolio.js — Análisis de portfolio exporter.js — Exportar a PDF cache.js — Cache local de resultados ``` ## Señal de consenso - Cada modelo genera una señal BUY/HOLD/SELL - Score 0-100 basado en consenso entre los 5 modelos - Fan chart con bandas de confianza 95%/99% - VaR y CVaR al 95% y 99% ## Métricas calculadas - **VaR/CVaR**: cuánto puedes perder en el peor escenario - **Probabilidades**: de caída ≥10%, ≥20%, ≥30% - **Sharpe y Sortino**: rentabilidad ajustada al riesgo - **Señal**: BUY/HOLD/SELL con score 0-100 ## Código clave (simulation.js) ```js // checkpoint-based validation: re-evalúa el modelo en puntos históricos // para calibrar confianza en la simulación futura function buildCheckpointIndices(priceCount, horizon, minTrainingDays, checkpointStep, maxCheckpoints) { // Construye índices de validación cruzada temporal } // classifyDirection: clasifica retornos en up/down/neutral function classifyDirection(returnPct, neutralBandPct) { if (returnPct > neutralBandPct) return 1; if (returnPct < -neutralBandPct) return -1; return 0; } ``` ## Contexto de Mercado Multi-Fuente 9 fuentes de datos en paralelo (sin registro): 1. **Analisis tecnico** — RSI, MACD, Bollinger, MA, ATR, soporte/resistencia 2. **Opciones** — Put/Call ratio, IV implícita 3. **Contexto macro** — FRED: tipos, inflacion, VIX, curva 4. **Fundamentales** — P/E, ROE, margenes, BPA, deuda 5. **Earnings Calendar** — proximos resultados 6. **Noticias** — RSS + sentimiento 7. **Sentimiento Reddit** — WSB + r/stocks 8. **Insider Trading** — SEC EDGAR Form 4 9. **Correlacion** — matriz Pearson entre activos ## APIs Gratuitas (sin registro) - Yahoo Finance → precios OHLCV, fundamentales, opciones - Yahoo Finance RSS → noticias y sentimiento - FRED (St. Louis Fed) → macro: tipos, inflacion, VIX, curva - Wikipedia → composicion IBEX 35 y S&P 500 - Reddit (JSON publico) → sentimiento WSB/r/stocks - SEC EDGAR EFTS → insider trading Form 4 ## Cache con TTL Diferenciado - **Precios**: 4 horas - **Fundamentales**: 24 horas - **Contexto macro**: 6 horas - **Noticias**: 15 minutos - **Insider trading**: 24 horas ## Pitfalls - Usar Mulberry32 como PRNG (no Math.random) para reproducibilidad - Los Web Workers deben serializar datos — no pasar funciones - Yahoo Finance API tiene rate limits — usar cache local - Los modelos son educativos, no advice financiero - El bootstrap requiere al menos 250 días de datos históricos - GARCH necesita convergencia numérica — tener fallback a GBM - checkpoint-based validation permite calibrar confianza del modelo - **CORS**: necesitar cadena de proxies para APIs sin CORS - **CSP**: definir Content-Security-Policy estricta en HTML
GitHubで見る