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

Gefilterde historische simulatie voor VaR | TIOmarkets

BY Jeroen van Dijk

|december 23, 2025

Wat is Value at Risk (VaR)?

Value at Risk, beter bekend als VaR, is een statistische methode die helpt inschatten hoeveel een portefeuille kan verliezen binnen een bepaalde tijdsperiode en met een bepaald betrouwbaarheidsniveau. Het is een essentieel instrument voor risicobeheer in de financiële wereld, vooral voor handelaren en investeerders die hun blootstelling aan risico willen begrijpen zonder te verdwalen in complexe modellen.

VaR geeft een getal dat aangeeft wat het maximale verlies kan zijn, bijvoorbeeld over één dag met 95% zekerheid. Dit betekent niet dat het verlies nooit groter kan zijn, maar dat het in 95% van de gevallen niet boven dat bedrag uitkomt.

De berekening van VaR kan op verschillende manieren worden uitgevoerd, waaronder de historische methode, de variantie-covariantiemethode en de Monte Carlo-simulatie. Elke methode heeft zijn eigen voor- en nadelen, afhankelijk van de aard van de portefeuille en de beschikbare gegevens. De historische methode kijkt naar de werkelijke rendementen uit het verleden om toekomstige verliezen te schatten, terwijl de variantie-covariantiemethode gebruikmaakt van statistische aannames over de verdeling van rendementen. Monte Carlo-simulaties daarentegen genereren duizenden mogelijke scenario's om een breder scala aan uitkomsten te analyseren.

Het gebruik van VaR is niet zonder controverse. Critici wijzen erop dat het een te simplistische benadering kan zijn van de complexe werkelijkheid van financiële markten. Bovendien kan het in tijden van hoge volatiliteit of marktdalingen misleidend zijn, omdat het geen rekening houdt met extreme gebeurtenissen die buiten de normale verdeling vallen. Desondanks blijft VaR een populaire keuze onder financiële instellingen, omdat het een snelle en overzichtelijke manier biedt om risico's te kwantificeren en te communiceren aan belanghebbenden.

De traditionele historische simulatie methode

Een van de meest gebruikte manieren om VaR te berekenen is de historische simulatie. Hierbij wordt gekeken naar de werkelijke rendementen uit het verleden om te voorspellen wat er in de toekomst kan gebeuren. Het idee is simpel: als je weet hoe de markt zich in het verleden heeft gedragen, kun je daarmee een inschatting maken van mogelijke verliezen.

Deze methode heeft voordelen:

Geen aannames over de verdeling van rendementen
Gebaseerd op echte marktdata
Relatief eenvoudig te implementeren

Maar er zijn ook nadelen. De historische simulatie houdt geen rekening met veranderende marktomstandigheden en kan gevoelig zijn voor extreme gebeurtenissen uit het verleden die niet representatief zijn voor de toekomst.

Een ander belangrijk aspect van de historische simulatie is de keuze van de tijdshorizon. De periode waarover de historische gegevens worden verzameld, kan een aanzienlijke impact hebben op de berekeningen. Bijvoorbeeld, als je alleen kijkt naar de rendementen van de afgelopen vijf jaar, kun je belangrijke economische schommelingen of crises missen die zich eerder hebben voorgedaan. Dit kan leiden tot een vertekend beeld van de risico's die een portefeuille met zich meebrengt.

Bovendien is het essentieel om te overwegen hoe vaak de gegevens worden bijgewerkt. In een snel veranderende markt kan het gebruik van verouderde gegevens leiden tot verkeerde inschattingen van de risico's. Het is daarom aan te raden om regelmatig de historische data te herzien en aan te passen om zo een nauwkeuriger beeld te krijgen van de huidige marktomstandigheden en de bijbehorende risico's.

Waarom gefilterde historische simulatie?

De gefilterde historische simulatie (Filtered Historical Simulation, FHS) is een verbeterde versie van de klassieke methode. Het richt zich op het aanpakken van enkele beperkingen door marktdynamiek beter te modelleren. In plaats van simpelweg historische rendementen te gebruiken, past deze methode een filter toe om de volatiliteit en andere kenmerken van de data te corrigeren.

Dit maakt de simulatie realistischer en flexibeler. Het kan bijvoorbeeld rekening houden met periodes van hoge volatiliteit, zoals tijdens financiële crises, zonder dat deze periodes de hele dataset domineren.

Hoe werkt de gefilterde historische simulatie?

De kern van de gefilterde historische simulatie is het scheiden van de rendementen in twee componenten:

Volatiliteit: Hoeveel de markt beweegt
Gestandaardiseerde rendementen: De rendementen gecorrigeerd voor volatiliteit

Door eerst de volatiliteit te modelleren, bijvoorbeeld met behulp van GARCH-modellen, worden de rendementen 'gefilterd'. Daarna worden deze gestandaardiseerde rendementen gebruikt om de VaR te berekenen. Dit proces zorgt ervoor dat de veranderingen in volatiliteit beter worden meegenomen in de risicoberekening.

Een bijkomend voordeel van de gefilterde historische simulatie is dat het de mogelijkheid biedt om verschillende scenario's te simuleren. Door het toepassen van verschillende filters en modellen kunnen analisten de impact van specifieke gebeurtenissen op de markten beter begrijpen. Dit kan bijvoorbeeld nuttig zijn voor het testen van strategieën onder verschillende marktomstandigheden, waardoor beleggers beter voorbereid zijn op toekomstige schommelingen.

Daarnaast is het belangrijk op te merken dat de gefilterde historische simulatie niet alleen relevant is voor traditionele financiële markten, maar ook voor alternatieve investeringen zoals vastgoed en grondstoffen. Door de veelzijdigheid van deze methode kunnen investeerders een breder scala aan activa analyseren en hun portefeuilles optimaliseren op basis van de specifieke risico's en rendementen die elk type investering met zich meebrengt.

Voordelen van gefilterde historische simulatie voor risicobeheer

Voor handelaren en risicomanagers, zoals die bij TIOmarkets.eu, biedt de gefilterde historische simulatie een aantal duidelijke voordelen:

Betere aanpassing aan marktomstandigheden: De methode reageert sneller op veranderingen in volatiliteit.
Robuustheid tegen extreme gebeurtenissen: Door het filteren worden uitschieters minder dominant.
Realistischer risicobeeld: De VaR weerspiegelt de actuele marktsituatie beter.
Gebruiksvriendelijk voor beginners: Hoewel technisch, is de methode goed te begrijpen en toe te passen met de juiste tools.

Deze voordelen maken het een aantrekkelijk alternatief voor traditionele VaR-berekeningen, vooral in volatiele markten zoals forex en aandelen, waar TIOmarkets.eu actief is.

Daarnaast is het belangrijk op te merken dat de gefilterde historische simulatie niet alleen nuttig is voor het meten van risico, maar ook voor het optimaliseren van handelsstrategieën. Door de resultaten van deze simulatie te combineren met andere analytische technieken, kunnen handelaren beter geïnformeerde beslissingen nemen. Dit kan hen helpen om niet alleen verliezen te minimaliseren, maar ook om winstgevende kansen te identificeren die anders misschien over het hoofd zouden worden gezien.

Verder biedt de gefilterde historische simulatie de mogelijkheid om scenario-analyse uit te voeren. Dit houdt in dat handelaren verschillende hypothetische marktsituaties kunnen simuleren om te zien hoe hun portefeuille zou presteren onder verschillende omstandigheden. Dit soort analyses is cruciaal voor het ontwikkelen van een robuuste risicobeheerstrategie, vooral in een dynamische omgeving waar markten snel kunnen veranderen. Door deze proactieve benadering kunnen handelaren zich beter voorbereiden op onvoorziene gebeurtenissen en hun strategieën dienovereenkomstig aanpassen.

Toepassing van gefilterde historische simulatie bij TIOmarkets.eu

TIOmarkets.eu is een platform dat zich richt op transparantie en geavanceerde risicobeheertechnieken. Voor klanten die inzicht willen in hun risico’s, biedt het platform tools die gebruikmaken van geavanceerde methoden zoals gefilterde historische simulatie.

Door deze aanpak kunnen handelaren bij TIOmarkets.eu beter anticiperen op mogelijke verliezen en hun handelsstrategieën daarop afstemmen. Dit verhoogt niet alleen het vertrouwen in het platform, maar draagt ook bij aan een verantwoord risicobeheer.

Daarnaast helpt de gefilterde historische simulatie bij het monitoren van risico’s in real-time, wat essentieel is in de snelle wereld van online trading.

Stap-voor-stap: Hoe bereken je VaR met gefilterde historische simulatie?

Voor wie zelf aan de slag wil, volgt hier een vereenvoudigde uitleg van het proces:

Verzamel historische data: Verzamel dagelijkse rendementen van de portefeuille of het instrument.
Modelleer volatiliteit: Pas een model toe, zoals GARCH, om de volatiliteit per dag te schatten.
Filter de rendementen: Deel de dagelijkse rendementen door de geschatte volatiliteit om gestandaardiseerde rendementen te krijgen.
Simuleer toekomstige rendementen: Gebruik de gestandaardiseerde rendementen om mogelijke toekomstige scenario’s te genereren.
Herintroduceer volatiliteit: Vermenigvuldig de gesimuleerde rendementen met geschatte toekomstige volatiliteit.
Bereken VaR: Bepaal het verliesniveau dat niet wordt overschreden met de gewenste betrouwbaarheid (bijvoorbeeld 95%).

Hoewel dit proces technisch klinkt, zijn er softwarepakketten en platforms die deze stappen automatiseren, waardoor het toegankelijk is voor beginnende handelaren.

Veelvoorkomende misverstanden over VaR en gefilterde historische simulatie

VaR is niet perfect en kan soms verkeerd worden geïnterpreteerd. Hier zijn een paar punten om in gedachten te houden:

VaR voorspelt geen maximale verliezen: Het is een statistische schatting, geen garantie.
Gefilterde historische simulatie is geen toverstaf: Het verbetert de nauwkeurigheid, maar elimineert niet alle onzekerheden.
Afhankelijk van data: De kwaliteit van de historische data bepaalt de betrouwbaarheid van de resultaten.
Niet hetzelfde als stress testing: VaR kijkt naar normale marktomstandigheden, terwijl stress tests extreme scenario’s simuleren.

Waarom risicobeheer belangrijk blijft

Risico’s zijn inherent aan elke investering. Het doel van methoden zoals gefilterde historische simulatie is niet om risico’s te vermijden, maar om ze beter te begrijpen en te beheersen. Dit helpt handelaren en investeerders om weloverwogen beslissingen te nemen en onverwachte verliezen te beperken.

Platforms zoals TIOmarkets.eu ondersteunen hun gebruikers met tools en educatie om risico’s inzichtelijk te maken. Dit draagt bij aan een gezonde handelsomgeving waar kennis en transparantie centraal staan.

Conclusie

Gefilterde historische simulatie biedt een krachtige manier om Value at Risk te berekenen die beter aansluit bij de realiteit van veranderlijke markten. Door volatiliteit te modelleren en rendementen te filteren, ontstaat een nauwkeuriger en robuuster risicobeeld.

Voor beginnende handelaren die willen groeien in hun risicobeheer, is het de moeite waard om deze methode te verkennen. Met ondersteuning van platforms zoals TIOmarkets.eu wordt het toepassen van geavanceerde technieken toegankelijker dan ooit.

Het begrijpen van risico’s is een belangrijke stap richting succesvol en verantwoord handelen. Gefilterde historische simulatie is daarbij een waardevol hulpmiddel.

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.