Monte Carlo симуляция
Три сценария — это хорошо. Но что, если мы хотим увидеть тысячу возможных исходов? Monte Carlo симуляция запускает 10 000 случайных вариантов и показывает, какова реальная вероятность убытка, какая прибыль ожидается в 95% случаев и где скрываются главные риски.
01 Что такое Monte Carlo симуляция
Monte Carlo симуляция — это метод, при котором мы многократно (обычно тысячи раз) случайным образом меняем входные параметры в заданных диапазонах и смотрим, как меняется результат.
На выходе мы получаем не одну цифру, а целое распределение возможных исходов. Это позволяет отвечать на вопросы:
- Какова вероятность, что я потеряю деньги?
- Какой самый вероятный исход?
- В каких пределах будет прибыль в 90% случаев?
02 Откуда название
Метод назван в честь знаменитого казино в Монако. Как и в казино, здесь всё решает случай. Физики использовали этот метод при создании атомной бомбы, а теперь и селлеры могут оценивать риски своих закупок.
03 Базовый товар для примера
Возьмём наш стандартный чайник. Но теперь каждый параметр может случайно меняться в пределах:
| Параметр | Базовое | Диапазон |
|---|---|---|
| Цена продажи | 2000 | 1800–2200 (±10%) |
| Закупка | 800 | 720–880 (±10%) |
| Комиссия | 12% | 10–14% |
| Логистика | 150 | 135–165 (±10%) |
| Реклама | 200 | 160–240 (±20%) |
| Возвраты | 5% | 3–8% |
04 Результаты Monte Carlo (10 000 симуляций)
📊 Распределение прибыли с единицы
Выводы:
- Вероятность убытка — 22%. Это значит, что каждый пятый товар может оказаться убыточным.
- В худших 5% случаев (P5) убыток может достигать 45 ₽ с единицы.
- В лучших 5% случаев (P95) прибыль может достигать 680 ₽.
- Медианная прибыль — 320 ₽, средняя — 310 ₽.
05 Как интерпретировать результаты
⚠️ Риски
- 22% убыточных исходов — это много или мало?
- Зависит от вашей рискованности.
- Если вы закупаете 1000 единиц, максимальные потери в P5: 45 000 ₽.
📈 Возможности
- Медианная прибыль 320 ₽ с единицы.
- В 50% случаев прибыль выше 320 ₽.
- В лучших случаях — до 680 ₽.
Главный вывод: товар имеет хороший потенциал, но и риск убытка значительный. Если вы готовы рискнуть 45 000 ради возможной прибыли 320 000 (с 1000 единиц) — это разумное соотношение.
06 Monte Carlo vs сценарный анализ
| Критерий | Сценарный анализ | Monte Carlo |
|---|---|---|
| Количество сценариев | 3 (вручную) | Тысячи (автоматически) |
| Вероятность убытка | Нет | Да, точная |
| Распределение | Нет | Да, гистограмма |
| Точность | Оценочная | Статистическая |
| Сложность | Низкая | Высокая (нужен софт) |
Monte Carlo даёт более полную картину, но требует специальных инструментов. В Excel это можно сделать, но долго. В Anti-Burn Pro — за секунду.
07 Кейс: как Monte Carlo спас от убытков
📉 Реальная история
Селлер выбирал между двумя товарами. По базовым расчётам оба давали прибыль около 300 ₽ с единицы.
Monte Carlo показал:
- Товар А: вероятность убытка 8%, P5 = 50 ₽
- Товар Б: вероятность убытка 35%, P5 = −120 ₽
При одинаковой ожидаемой прибыли, товар А был гораздо безопаснее. Селлер выбрал А и не прогадал — через месяц у конкурентов на товар Б упали цены, многие ушли в минус.
08 Monte Carlo в Anti-Burn Pro
🔧 Что умеет Anti-Burn Pro
✅ Запускает 10 000 симуляций за секунду
✅ Позволяет задать диапазоны для каждого параметра
✅ Строит гистограмму распределения прибыли
✅ Показывает вероятность убытка в процентах
✅ Рассчитывает P5, P50 (медиану), P95
✅ Даёт рекомендации по рискам
✅ Помогает сравнивать разные товары по рискованности
📊 Пример из программы
Вы задаёте параметры и диапазоны, нажимаете кнопку — и получаете:
| Вероятность убытка | 22% |
| P5 (худшие 5%) | −45 ₽ |
| P25 | 150 ₽ |
| P50 (медиана) | 320 ₽ |
| P75 | 480 ₽ |
| P95 (лучшие 5%) | 680 ₽ |
| Среднее | 310 ₽ |
И гистограмму распределения.
09 Немного математики для понимания
Monte Carlo основан на законе больших чисел. Чем больше симуляций, тем точнее результат. 10 000 симуляций дают достаточно точную картину для бизнес-решений.
Программа случайным образом выбирает значения для каждого параметра (обычно по нормальному или равномерному распределению), считает прибыль, запоминает результат — и так 10 000 раз. Потом строит гистограмму и считает процентили.
P95 — выше которого прибыль поднимается только в 5% случаев.
📋 Чек-лист: используете ли вы Monte Carlo
- ✅ Знаете ли вы вероятность убытка для каждого товара?
- ✅ Оцениваете ли вы не только среднюю прибыль, но и разброс?
- ✅ Сравниваете ли товары не только по доходности, но и по рискам?
- ✅ Готовы ли вы к худшему сценарию (P5)?
- ✅ Используете ли вы специальные инструменты или Excel для Monte Carlo?
🧠 Главное о Monte Carlo
Monte Carlo показывает не один результат, а распределение всех возможных исходов.
Вы получаете вероятность убытка, P5, P50, P95 и гистограмму.
Это лучший способ оценить реальные риски товара.
Одинаковая средняя прибыль может скрывать очень разную рискованность.
Не считайте среднее — считайте распределение.
Риск — это не когда может случиться плохое, а когда вы не знаете вероятности.
