Risicowaarschuwing: CFDs are complex instruments and come with a high risk of losing money rapidly due to leverage. 35.45% of retail investor accounts lose money when trading CFDs. You should consider whether you understand how CFDs work and

EDUCATION

Filtered Historical Simulation: Onderzoeksnotities | TIOmarkets

BY Jeroen van Dijk

|december 23, 2025

Wat is Filtered Historical Simulation?

Filtered Historical Simulation (FHS) is een geavanceerde methode om risico’s in financiële markten te meten. Het is een variant van de traditionele historische simulatie, maar met een extra stap: het filteren van data om volatiliteit en marktveranderingen beter te begrijpen. Dit maakt het een krachtig hulpmiddel voor risicomanagement, vooral bij het inschatten van Value at Risk (VaR).

In tegenstelling tot simpele historische simulaties, die puur terugkijken naar oude data, houdt FHS rekening met de veranderende marktcondities door volatiliteit te modelleren. Hierdoor krijg je een realistischer beeld van mogelijke verliezen in de toekomst.

Een belangrijk aspect van FHS is het gebruik van statistische technieken om de data te filteren. Dit kan bijvoorbeeld door het toepassen van een GARCH-model (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), dat helpt om de volatiliteit in de tijd te schatten. Door deze techniek toe te passen, kunnen analisten beter inspelen op de dynamiek van de markt en meer accurate voorspellingen doen over toekomstige risico's. Dit is cruciaal voor financiële instellingen die hun kapitaal willen beschermen tegen onverwachte schommelingen.

Bovendien biedt FHS de mogelijkheid om verschillende scenario's te simuleren op basis van historische data, maar met een aanpassing voor de huidige marktomstandigheden. Dit betekent dat beleggers en risicomanagers niet alleen kijken naar wat er in het verleden is gebeurd, maar ook naar hoe vergelijkbare situaties zich in de toekomst zouden kunnen ontwikkelen. Hierdoor kunnen ze beter voorbereid zijn op mogelijke marktschommelingen en hun strategieën dienovereenkomstig aanpassen.

Hoe werkt Filtered Historical Simulation?

Stap 1: Volatiliteit modelleren

De eerste stap in FHS is het modelleren van de volatiliteit van de markt. Dit gebeurt vaak met behulp van modellen zoals GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Het doel is om te begrijpen hoe de volatiliteit in de loop van de tijd verandert, omdat markten niet constant zijn.

Door deze volatiliteit te schatten, kan men de historische rendementen aanpassen. Dit betekent dat perioden met hoge volatiliteit anders worden behandeld dan perioden met lage volatiliteit.

Daarnaast is het belangrijk om te erkennen dat volatiliteit niet alleen een maatstaf is voor risico, maar ook kan worden beïnvloed door externe factoren zoals economische indicatoren, politieke gebeurtenissen en marktsentiment. Het integreren van deze elementen in het model kan leiden tot een meer robuuste schatting van de volatiliteit, wat cruciaal is voor het succes van de FHS-methode.

Stap 2: Filteren van rendementen

Na het modelleren van de volatiliteit worden de historische rendementen gefilterd. Dit houdt in dat de rendementen worden gedeeld door de geschatte volatiliteit van die dag. Het resultaat is een reeks ‘gestandaardiseerde’ rendementen die vergelijkbaar zijn over verschillende perioden.

Deze gefilterde rendementen zijn minder beïnvloed door extreme schommelingen en geven een stabielere basis voor risicoanalyse.

Het filteren van rendementen helpt ook om de impact van outliers te minimaliseren, die anders de resultaten van de simulatie zouden kunnen vertekenen. Door deze aanpassing kan men beter inzicht krijgen in de werkelijke prestaties van activa over de tijd, wat essentieel is voor investeringsbeslissingen en risicobeheerstrategieën.

Stap 3: Simulatie uitvoeren

Met de gefilterde rendementen kan nu een simulatie worden uitgevoerd. Hierbij worden willekeurige rendementen uit de gefilterde dataset getrokken en vervolgens opnieuw vermenigvuldigd met een geschatte volatiliteit om toekomstige scenario’s te creëren.

Op deze manier houdt de simulatie rekening met zowel de historische patronen als de huidige volatiliteit, wat leidt tot een realistischer inschatting van potentiële verliezen.

Het is ook mogelijk om verschillende scenario's te simuleren, zoals 'worst-case' en 'best-case' scenario's, om een breed scala aan potentiële uitkomsten te analyseren. Dit kan investeerders helpen bij het ontwikkelen van strategieën die zijn afgestemd op hun risicotolerantie en beleggingsdoelen, en biedt een waardevolle tool voor het maken van geïnformeerde beslissingen in een onzekere markt.

Waarom is Filtered Historical Simulation belangrijk?

De financiële markten zijn complex en volatiel. Risico’s kunnen plotseling toenemen door onverwachte gebeurtenissen. Traditionele methoden zoals standaard historische simulatie nemen vaak aan dat de volatiliteit constant is, wat niet realistisch is.

FHS biedt een oplossing door rekening te houden met veranderende volatiliteit. Dit helpt handelaren, risicomanagers en platforms zoals TIOmarkets.eu om betere beslissingen te nemen op basis van een nauwkeuriger risicoprofiel.

Verbeterde nauwkeurigheid: Door volatiliteit te filteren, worden extreme gebeurtenissen beter ingeschat.
Flexibiliteit: FHS past zich aan aan veranderende marktomstandigheden.
Betere risicobeheersing: Het helpt bij het bepalen van kapitaalreserves en het beheren van portefeuillerisico’s.

Een van de belangrijkste voordelen van Filtered Historical Simulation is de mogelijkheid om historische data te analyseren met een focus op relevante perioden van hoge volatiliteit. Dit betekent dat risicomanagers niet alleen kijken naar wat er in het verleden is gebeurd, maar ook naar hoe vergelijkbare situaties zich in de toekomst kunnen ontwikkelen. Door deze aanpak kunnen ze beter voorbereid zijn op mogelijke schommelingen in de markt.

Bovendien stelt FHS handelaren in staat om scenario-analyse uit te voeren, waarbij ze verschillende marktsituaties simuleren en de impact op hun portefeuille kunnen beoordelen. Dit biedt niet alleen inzicht in potentiële verliezen, maar helpt ook bij het identificeren van kansen die anders misschien over het hoofd zouden worden gezien. Het gebruik van FHS kan dus een strategisch voordeel opleveren in een steeds competitievere financiële omgeving.

Toepassingen van Filtered Historical Simulation

Risicomanagement bij brokers en handelsplatformen

Platforms zoals TIOmarkets.eu gebruiken geavanceerde risicomodellen om hun klanten te beschermen en tegelijkertijd hun eigen blootstelling te beheersen. FHS is een waardevol instrument binnen deze context, omdat het realistische scenario’s genereert die rekening houden met volatiliteitsschommelingen.

Door FHS te integreren in hun risicobeheersingssystemen, kunnen dergelijke platforms:

De kans op grote verliezen beter inschatten
Effectiever marginvereisten bepalen
Klanten voorzien van nauwkeurigere risicorapportages

Daarnaast stelt FHS brokers in staat om hun strategieën aan te passen op basis van historische gegevens, waardoor ze sneller kunnen reageren op veranderingen in de markt. Dit dynamische aanpassingsvermogen is cruciaal in een omgeving waar markten voortdurend fluctueren en waar snelle beslissingen vaak het verschil kunnen maken tussen winst en verlies.

Door gebruik te maken van FHS kunnen brokers ook hun klanten beter informeren over de risico's die gepaard gaan met hun handelsactiviteiten. Dit verhoogt niet alleen de transparantie, maar versterkt ook het vertrouwen van de klant in het platform.

Portfolio-analyse en stress testing

Beleggers en risicomanagers gebruiken FHS ook om hun portefeuilles te testen tegen extreme marktomstandigheden. Door verschillende volatiliteitsniveaus in de simulaties te verwerken, kunnen ze beter inschatten hoe hun beleggingen zich gedragen tijdens marktschokken.

Dit helpt bij het identificeren van zwakke plekken en het optimaliseren van de samenstelling van de portefeuille.

Een belangrijk voordeel van FHS is dat het beleggers in staat stelt om niet alleen naar historische prestaties te kijken, maar ook om toekomstige risico's te anticiperen. Door scenario's te simuleren die rekening houden met onverwachte gebeurtenissen, zoals economische crises of geopolitieke spanningen, kunnen beleggers hun strategieën proactief aanpassen. Dit kan hen helpen om niet alleen verliezen te minimaliseren, maar ook om kansen te benutten die zich in turbulente tijden kunnen voordoen.

Verder kunnen risicomanagers met FHS verschillende strategieën vergelijken en evalueren, wat hen in staat stelt om de meest effectieve aanpak voor hun portefeuille te kiezen. Dit proces van continue evaluatie en aanpassing is essentieel voor het behouden van een concurrerende positie op de markt.

Voordelen en beperkingen van Filtered Historical onderzoeksnotities">tiomarkets.eu/nl/article/filtered-historical-simulation-var">Simulation

Voordelen

Realistischer risicobeeld: Door volatiliteit te modelleren, sluit FHS beter aan bij de werkelijkheid.
Geen aannames over distributies: In tegenstelling tot parametric VaR-methoden, maakt FHS geen strikte aannames over de verdeling van rendementen.
Flexibel en aanpasbaar: Kan worden aangepast aan verschillende markten en activaklassen.

Beperkingen

Complexiteit: Het vereist kennis van statistische modellen en programmeervaardigheden.
Afhankelijkheid van historische data: Zoals alle historische methoden, kan FHS niet volledig voorspellen wat de toekomst brengt.
Modelrisico: Onjuiste schatting van volatiliteit kan leiden tot verkeerde risicobeoordelingen.

Een ander belangrijk voordeel van Filtered Historical Simulation is de mogelijkheid om extreme gebeurtenissen beter te modelleren. Dit is vooral relevant in markten waar schommelingen en onverwachte gebeurtenissen een grote impact kunnen hebben op de rendementen. Door gebruik te maken van historische data, kunnen analisten inzicht krijgen in hoe activa zich hebben gedragen tijdens eerdere crises, wat hen helpt om beter voorbereid te zijn op toekomstige schommelingen.

Hoe begin je met Filtered Historical Simulation?

Voor beginners kan het idee van FHS ontmoedigend lijken, maar het proces kan stapsgewijs worden aangeleerd. Hier zijn enkele tips om te starten:

Verzamel historische data: Begin met het verzamelen van betrouwbare prijs- of rendementgegevens van de activa waarin je geïnteresseerd bent.

Leer over volatiliteitsmodellen: Verdiep je in basisconcepten van volatiliteit en modellen zoals GARCH.

Gebruik softwaretools: Er zijn diverse tools en programmeertalen zoals Python of R die ondersteuning bieden voor FHS.

Voer eenvoudige simulaties uit: Probeer eerst een basisversie van FHS te implementeren voordat je complexere varianten onderzoekt.

Voor wie actief is op platforms zoals TIOmarkets.eu, kan het nuttig zijn om te begrijpen hoe dergelijke risicomodellen werken. Dit verhoogt niet alleen het inzicht in marktrisico’s, maar helpt ook bij het interpreteren van risicorapporten die brokers aanleveren.

Conclusie

Filtered Historical Simulation is een krachtige techniek die risico’s in financiële markten op een realistische manier in kaart brengt. Door rekening te houden met veranderende volatiliteit, biedt het een beter inzicht dan traditionele methoden. Hoewel het enige technische kennis vereist, is het een waardevol instrument voor iedereen die serieus met risicomanagement bezig is.

Platforms zoals TIOmarkets.eu kunnen profiteren van FHS om hun risicobeheer te verbeteren en klanten beter te informeren. Voor beginners is het belangrijk om stap voor stap te leren en gebruik te maken van beschikbare tools en bronnen.

Het begrijpen van FHS helpt niet alleen bij het inschatten van risico’s, maar ook bij het ontwikkelen van een meer gedisciplineerde en geïnformeerde handelsstrategie.

Risicowaarschuwing: CFD's zijn complexe instrumenten en brengen een hoog risico met zich mee dat u snel geld verliest te benutten. 35,45% van de rekeningen van particuliere beleggers verliest geld bij het handelen in CFD's. U moet overwegen of u begrijpt hoe CFD's werken en of u dat kunt kunt u zich veroorloven het grote risico te lopen uw geld te verliezen.

image-0fde21980416f2a02082da833dede3691bcf3ec4-1024x1024-png

Jeroen van Dijk

Jeroen van Dijk is een ervaren marktanalist gespecialiseerd in forex, indices en grondstoffen. Met meer dan tien jaar ervaring in de financiële markten combineert hij fundamentele en technische analyse om complexe marktbewegingen begrijpelijk te maken voor traders van elk niveau.