Trading System Monte Carlo Simulation

Mit der Monte Carlo Simulation intelligenter zu sein. In der Finanzierung gibt es eine angemessene Unsicherheit und das Risiko, das mit der Schätzung des zukünftigen Wertes von Zahlen oder Mengen aufgrund der Vielzahl von möglichen Ergebnissen verbunden ist. Monte Carlo Simulation MCS ist eine Technik, die hilft, die zu reduzieren Ungewissheit bei der Schätzung zukünftiger Ergebnisse MCS kann auf komplexe, nichtlineare Modelle angewendet oder zur Bewertung der Genauigkeit und Leistungsfähigkeit anderer Modelle eingesetzt werden. Es kann auch im Risikomanagement, Portfolio Management, Preisderivate, strategische Planung, Projektplanung, Kosten umgesetzt werden Modellierung und andere Felder Um mehr zu erfahren, lesen Sie Monte Carlo Simulation mit GBM. Definition MCS ist eine Technik, die Ungewissheiten in Eingangsvariablen eines Modells in Wahrscheinlichkeitsverteilungen umwandelt. Durch die Kombination der Verteilungen und zufälliger Auswahl von Werten von ihnen, berechnet sie das simulierte Modell viele Male neu Und bringt die Wahrscheinlichkeit der Ausgabe hervor. MCS erlaubt es, mehrere Eingaben gleichzeitig zu verwenden, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines oder mehrerer Ausgänge zu erzeugen. Verschiedene Arten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen können den Eingängen des Modells zugeordnet werden Wenn die Verteilung unbekannt ist , Diejenige, die die beste Passung darstellt, könnte gewählt werden. Die Verwendung von Zufallszahlen charakterisiert MCS als stochastische Methode Die Zufallszahlen müssen unabhängig sein, keine Korrelation zwischen ihnen vorhanden sein. MCS erzeugt die Ausgabe als Bereich anstelle eines festen Wertes und Zeigt an, wie wahrscheinlich der Ausgabewert im Bereich auftritt. Einige häufig verwendete Wahrscheinlichkeitsverteilungen in MCS. Normal Gaußverteilung - Kontinuierliche Verteilung angewendet in Situationen, in denen der Mittelwert und die Standardabweichung gegeben sind und der Mittelwert den wahrscheinlichsten Wert der Variablen darstellt Es ist symmetrisch um den Mittelwert und ist nicht beschränkt Für verwandte Lesung, siehe Die Verwendungen und Grenzen der Volatilität. Lognormal Verteilung - Kontinuierliche Verteilung durch Mittelwert und Standardabweichung angegeben Dies ist geeignet für eine Variable von Null bis unendlich, mit positiver Schiefe und mit Normal verteilter natürlicher Logarithmus. Trianguläre Verteilung - Kontinuierliche Verteilung mit festen Minimal - und Maximalwerten Es wird durch die minimalen und maximalen Werte begrenzt und kann entweder symmetrisch der wahrscheinlichste Wert Mittelmedian oder asymmetrisch sein. Uniformverteilung - Kontinuierliche Verteilung begrenzt durch bekanntes Minimum und Maximum Werte Im Gegensatz zur Dreiecksverteilung ist die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Werte zwischen dem Minimum und dem Maximum gleich. Exponentielle Verteilung - Ununterbrochene Verteilung, die verwendet wird, um die Zeit zwischen unabhängigen Ereignissen zu veranschaulichen, vorausgesetzt, die Rate der Vorkommen ist bekannt Für mehr Einblick, siehe Finden Sie die richtige Passform mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Die Mathematik hinter MCS Betrachten wir, dass wir eine reellwertige Funktion haben g x mit Wahrscheinlichkeitsfrequenzfunktion P x wenn X diskrete oder Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion fx ist, wenn X stetig ist. Dann können wir den erwarteten Wert definieren Von g X in diskreten und kontinuierlichen Begriffen jeweils. Sensitivitätsdiagramm Ein Sensitivitätsdiagramm kann sehr nützlich sein, wenn es darum geht, die Wirkung der Eingaben auf die Ausgabe zu analysieren Was es heißt, ist, dass die Einheit Verkaufsrechnung für 62 der Abweichung im simulierten EBITD, Variable Kosten für 28 6 und Stückpreis für 9 4 Die Korrelation zwischen Einzelverkäufen und EBITD sowie zwischen Stückpreis und EBITD ist positiv oder eine Erhöhung des Absatzes oder des Stückpreises wird zu einem Anstieg der EBITD Variablenkosten und EBITD führen Hand, sind negativ korreliert und durch die Verringerung der variablen Kosten werden wir steigern EBITD. Copyright ind Beware, dass die Definition der Unsicherheit eines Eingabewertes durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die nicht entspricht der realen und Stichproben von ihm wird falsche Ergebnisse zu geben. Darüber hinaus, Die Annahme, dass die Eingangsvariablen unabhängig sind, kann nicht gültig sein Irreführende Ergebnisse können aus Eingängen kommen, die sich gegenseitig ausschließen oder wenn eine signifikante Korrelation zwischen zwei oder mehreren Eingangsverteilungen gefunden wird. Beachten Sie auch, dass die Anzahl der Versuche nicht zu klein sein sollte Möglicherweise reicht es nicht aus, das Modell zu simulieren, wodurch ein Clustering von Werten auftritt. Die untere Linie Die MCS-Technik ist einfach und flexibel. Sie kann die Unsicherheit und das Risiko nicht auslöschen, aber sie können sie leichter verständlich machen, indem sie die Wahrscheinlichkeitseigenschaften auf die Eingaben und Ergebnisse eines Modells Es kann sehr nützlich sein, um verschiedene Risiken und Faktoren zu bestimmen, die die prognostizierten Variablen beeinflussen, und daher kann es zu genaueren Vorhersagen führen. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank leiht .1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Die Volatilität kann entweder gemessen werden. Handeln Sie den US-Kongress, der 1933 als Bankgesetz verabschiedet wurde und die Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen Jeder Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, der privaten Haushalte und des gemeinnützigen Sektors Das US-Büro der Arbeit. Die Währungsabkürzung oder das Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.Ein Erstgebot auf einem Bankrott Unternehmen s Vermögenswerte von einem interessierten Käufer, der von der Konkursgesellschaft gewählt wurde Von einem Pool von Bietern. Trading Artikelbibliothek. Monte Carlo Analysis. by Michael R Bryant. Monte Carlo Analyse ist eine Computertechnik, die es ermöglicht, die statistischen Eigenschaften eines Modells s Parameter enthalten In einer Simulation In der Monte Carlo-Analyse werden die Zufallsvariablen eines Modells durch statistische Verteilungen repräsentiert, die zufällig abgetastet werden, um die Ausgabe des Modells zu erzeugen. Die Ausgabe ist daher auch eine statistische Verteilung Im Vergleich zu Simulationsmethoden, die keine Stichproben enthalten, Monte-Carlo-Methode produziert mehr aussagekräftige Ergebnisse, die eher konservativ sind und auch dazu neigen, genauer zu sein, wenn sie als Vorhersagen verwendet werden. Bei Verwendung von Monte-Carlo-Analyse, um den Handel zu simulieren, wird die Handelsverteilung, wie sie in der Liste der Trades dargestellt wird, abgetastet Eine Handelssequenz Jede solche Sequenz wird analysiert und die Ergebnisse werden sortiert, um die Wahrscheinlichkeit eines jeden Ergebnisses zu bestimmen. Auf diese Weise wird jedem Ergebnis ein Wahrscheinlichkeits - oder Konfidenzniveau zugewiesen. Ohne Monte Carlo-Analyse wird der Standardansatz zur Berechnung der historischen Rate von Rückkehr, zum Beispiel wäre, um die aktuelle Sequenz von Trades mit, sagen wir, feste fraktionale Position Dimensionierung Es könnte festgestellt werden, dass die Rate der Rückkehr über die Sequenz war 114 Mit Monte Carlo Analyse, auf der anderen Seite, Hunderte oder Tausende von Verschiedene Sequenzen von Trades werden analysiert und die Rendite wird mit einem Wahrscheinlichkeitsqualifikator ausgedrückt. Beispielsweise könnte die von der Monte-Carlo-Analyse ermittelte Rendite 83 mit 95 Vertrauen sein. Das bedeutet, dass von allen Tausenden von Sequenzen, Renditen von mehr als oder gleich 83.Monte Carlo-Analyse ist besonders hilfreich bei der Schätzung der maximalen Peak-to-Tal-Drawdown In dem Ausmaß, dass Drawdown ist ein nützliches Maß an Risiko, die Verbesserung der Berechnung der Drawdown wird es möglich, besser zu machen Ein Trading-System oder eine Methode auswerten Obwohl wir nicht vorhersagen können, wie sich der Markt morgen von dem unterscheiden wird, was wir in der Vergangenheit gesehen haben, wissen wir, dass es anders sein wird. Wenn wir den maximalen Drawdown auf der Grundlage der historischen Abfolge von Trades berechnen, Unsere Berechnungen auf einer Abfolge von Trades, die wir kennen, wird nicht genau wiederholt Auch wenn die Verteilung der Trades im statistischen Sinne in der Zukunft gleich ist, ist die Abfolge dieser Trades weitgehend eine Frage des Zufalls. Die Berechnung des Drawdowns auf der Grundlage eines bestimmten Sequenz ist etwas willkürlich Darüber hinaus hat die Abfolge von Trades einen sehr großen Einfluss auf den berechneten Drawdown Wenn Sie eine Abfolge von Trades wählen, bei denen fünf Verluste in einer Reihe auftreten, könnten Sie einen sehr großen Drawdown erhalten. Die gleichen Trades wurden in einer anderen Reihenfolge angeordnet, So dass die Verluste gleichmäßig verstreut sind, könnte ein vernachlässigbarer Drawdown sein. Bei der Verwendung eines Monte-Carlo-Ansatzes zur Berechnung des Drawdowns wird die historische Abfolge von Trades randomisiert und die Rendite und der Drawdown werden für die randomisierte Sequenz berechnet. Der Prozess ist dann Wiederholt mehrere hundert oder tausendmal Betrachtet man die Ergebnisse insgesamt, so könnte man z. B. feststellen, dass in 95 der Sequenzen der Drawdown weniger als 30 war, als 4 des Eigenkapitals bei jedem Handel riskiert wurde Es gibt eine Wahrscheinlichkeit, dass der Drawdown weniger als 30 beträgt, wenn 4 auf jedem Handel riskiert wird. Im Allgemeinen gibt es zwei Möglichkeiten, die Abfolge von Trades in einer Monte-Carlo-Simulation zu generieren. Eine Option besteht darin, jede Sequenz von Trades durch zufällige Stichproben zu konstruieren Der gleichen Trades wie in der aktuellen Sequenz, mit jedem Handel eingeschlossen einmal Diese Methode der Probenahme der Handelsverteilung ist als zufällige Auswahl ohne Ersatz bekannt Eine andere mögliche Stichprobenmethode ist zufällige Auswahl mit Ersatz Wenn diese Methode verwendet wurde, würden Trades zufällig ausgewählt werden Aus der ursprünglichen Liste der Trades ohne Rücksicht darauf, ob der Handel bereits ausgewählt worden ist oder nicht. Bei der Auswahl mit Ersatz kann ein Handel mehr als einmal in der neuen Sequenz auftreten. Der Vorteil der Auswahl ohne Ersatz ist, dass es genau die Wahrscheinlichkeitsverteilung dupliziert Die Eingabesequenz, während die Auswahl mit dem Ersatz nicht möglich ist. Der Nachteil der Auswahl ohne Ersatz ist, dass die zufällig abgetasteten Sequenzen auf die Anzahl der Trades in der Eingangsfolge beschränkt sind. Wenn Sie eine kurze Abfolge von Trades haben, sagen wir weniger als 30 Trades Begrenzung der Genauigkeit bestimmter Berechnungen, wie z. B. der Drawdown. Ein Beispiel, das auf der Probenahme ohne Ersatz basiert, wird unten gezeigt. Der Handel wird unter Verwendung eines festverzinslichen Positionsmaßes simuliert, beginnend mit einem Konto Eigenkapital von 10.000 Jede Simulation verwendet 500 Handelssequenzproben Der erste Ergebnisabschnitt in der Abbildung zeigt die wichtigsten Ergebnisse, wie die Rendite, bei einer Reihe von Vertrauensniveaus Hinweis, zum Beispiel, dass niedrigere Renditen für höhere Konfidenzniveaus vorhergesagt werden. Beispiel für Monte Carlo Analyse Ergebnisse. Wenn Sie noch auf der Suche nach einem Rand in der Märkte, mechanische Handelssysteme sind der beste Weg, um es zu bekommen Erfahren Sie mehr. Trading Software für Monte Carlo Analysis. Perform Monte Carlo Analyse auf Ihrem bestehenden Handelssystem oder Methode, um die Genauigkeit Ihres Systemtests zu verbessern und zu verhindern, dass Kurvenanpassung Market System Analyzer MSA ist eine eigenständige Windows-Anwendung, die eine einfach zu bedienende Monte-Carlo-Simulationsfunktion beinhaltet. Die Software kann auf jedes Handelssystem oder jede Methode angewendet werden, unabhängig von Markt - oder Zeitrahmen. In Kombination mit den Positionsgrößen von MSA, Monte Carlo Analyse kann erheblich verbessern die Schätzung Ihres Systems s wahrscheinlich Rendite und Drawdown. Was ist Monte Carlo Analysis. Monte Carlo Analyse ist eine Computational-Technik für die Beurteilung der Auswirkungen der zufälligen Variation in einem Simulationsmodell s Parameter In Monte Carlo Analyse, die zufällige Variablen eines Modells werden durch statistische Verteilungen repräsentiert, die zufällig abgetastet werden, um die Ausgabe des Modells zu erzeugen. Bei der Verwendung der Monte-Carlo-Analyse, um den Handel zu simulieren, wird die Handelsverteilung, wie sie durch die Liste der Trades dargestellt wird, abgetastet, um eine Handelssequenz zu erzeugen Sequenz wird analysiert, und die Ergebnisse werden sortiert, um die Wahrscheinlichkeit eines jeden Ergebnisses zu bestimmen. Auf diese Weise wird jedem Ergebnis eine Wahrscheinlichkeit oder ein Konfidenzniveau zugewiesen. Die monte Carlo-Analyse ist besonders hilfreich bei der Schätzung des maximalen Peak-to-Tal-Drawdowns Schätzung des Drawdowns ermöglicht es, das Risiko eines Handelssystems oder einer Methode besser zu bewerten. Bei der Verwendung eines Monte-Carlo-Ansatzes zur Berechnung des Drawdowns wird die historische Abfolge von Trades randomisiert und die Rendite und der Drawdown für die randomisierte Sequenz berechnet Der Prozeß wird dann wiederholt mehrere hundert oder tausendmal Betrachtet man die Ergebnisse in Aggregat, könnten wir z. B. finden, dass in 95 der Sequenzen der Drawdown weniger als 30 war, als 4 des Eigenkapitals auf jedem Handel riskiert wurde Dies bedeutet, dass es 95 Wahrscheinlichkeit gibt, dass der Drawdown weniger als 30 ist, wenn 4 auf jedem Handel riskiert wird. Monte Carlo Analysis ist einfach, im Markt-System-Analysator anzuwenden. Im Markt-System-Analysator wird die Monte-Carlo-Analyse durchgeführt, wenn der Monte Der Befehl "Carlo Analysis" wird aus dem Analysemenü ausgewählt. Das Analysemenü enthält den Befehl Monte Carlo Analysis. Die Analyse erfolgt auf der aktuellen Abfolge von Trades, wobei die Analyseoptionen und die Einstellung auf die aktuelle Sequenz angewendet wurden, einschließlich der Positionsgrößeneinstellungen, der Abhängigkeit Regeln und so weiter Die Anzahl der Samples für die Analyse kann auf der Registerkarte Optionen des Dialogfelds Analyse-Setup eingegeben werden. In diesem Kontext bedeutet das Beispiel eine zufällig ausgewählte Abfolge von Trades. Der Standardwert ist 500 Samples, was bedeutet, dass der Monte Carlo resultiert Wird auf 500 zufälligen Handelssequenzen basieren Die Ergebnisse werden im Monte-Carlo-Ergebnisse-Fenster auf der Konfidenz-Ebene angezeigt, die auf der Registerkarte "Optionen" eingegeben wurde. Ein Beispiel wird unten gezeigt. Beispiel von Monte-Carlo-Analyse-Ergebnissen, die von Market System Analyzer erzeugt werden. In diesem Beispiel, Das Startkonto-Eigenkapital betrug 10.000, und ein festes Verhältnis-Positions-Sizing-Verfahren mit einem Delta von 3000 wurde angewendet Der Abschnitt, der die Key-Ergebnisse bei Select Confidence Levels bezeichnet, listet die Rendite, das Worst-Case-Drawdown, das Return-Drawdown-Verhältnis und das modifizierte Sharpe-Verhältnis auf Bei einer Reihe von Vertrauensniveaus Beachten Sie zum Beispiel, dass, wenn Sie ein höheres Konfidenzniveau verlangen, die vorhergesagte Rendite niedriger sein wird und der Worst-Case-Drawdown höher sein wird. Der untere Abschnitt, der nicht gezeigt wird, listet die Monte-Carlo-Simulationsergebnisse am Vom Benutzer gewählter Konfidenzniveau von 95 Zum Beispiel könnten die Ergebnisse eine Rendite auf das Eigenkapital von 900 mit 95 Vertrauen und einen Gewinnfaktor von 1 60 mit 95 Vertrauen zeigen. Um zu lernen, wie man die Handelsabhängigkeit mit dem Market System Analyzer analysiert und ausnutzt, klicken Sie auf Auf der nächsten Schaltfläche am unteren Rand der Seite oder gehen Sie zum Online-Shop unten, um Ihre eigene Kopie von MSA zu kaufen. Download eine voll funktionsfähige Testversion von Market System Analyzer Bewerten MSA für bis zu 30 Tage Klicken Sie hier, um jetzt unverbindlich herunterzuladen. Für einen allgemeinen Artikel über Monte Carlo Analyse klicken Sie hier Für eine vollständige Liste der verfügbaren Handelsprodukte, wählen Sie die Artikel-Bibliotheks-Link auf links. Wenn Sie möchten, um über neue Entwicklungen, Neuigkeiten und Sonderangebote von Adaptrade Software informiert werden, bitte beitreten Unsere E-Mail-Liste Vielen Dank.