Trading System Monte Carlo Simulação

Aposte mais esperto com a Simulação de Monte Carlo. Em finanças, há uma quantidade justa de incerteza e risco envolvido com a estimativa do valor futuro de números ou valores devido à grande variedade de resultados potenciais MCS Monte Carlo simulação é uma técnica que ajuda a reduzir a Incerteza envolvida na estimativa de resultados futuros A MCS pode ser aplicada a modelos complexos não lineares ou utilizada para avaliar a precisão eo desempenho de outros modelos. Também pode ser implementada em gerenciamento de risco, gerenciamento de portfólio, derivativos de preços, planejamento estratégico, planejamento de projeto, custo Modelagem e outros campos Para saber mais, leia Monte Carlo Simulação Com GBM. Definição MCS é uma técnica que converte as incertezas em variáveis ​​de entrada de um modelo em distribuições de probabilidade Ao combinar as distribuições e selecionando aleatoriamente valores deles, ele recalcula o modelo simulado muitas vezes E traz para fora a probabilidade do output. MCS permite que várias entradas sejam usadas ao mesmo tempo para cr A distribuiç~ao de probabilidade de uma ou mais saıdas. Diferentes tipos de distribuiç~oes de probabilidade podem ser atribuıdas às entradas do modelo. Quando a distribuiç~ao é desconhecida, pode ser escolhida a que representa o melhor ajuste. Método estocástico Os números aleatórios têm de ser independentes não deve existir correlação entre eles. MCS gera a saída como um intervalo em vez de um valor fixo e mostra como provável que o valor de saída deve ocorrer no intervalo. Algumas distribuições de probabilidade freqüentemente usadas em MCS. Distribuição Gaussiana Normal - Distribuição contínua aplicada em situações onde a média e o desvio padrão são dados ea média representa o valor mais provável da variável É simétrica em torno da média e não é limitada Para leitura relacionada, veja Usos e Limites da Volatilidade Distribuição Lógica - Distribuição Contínua especificada pela média e desvio padrão Isto é apropriado para uma variável variando fr Om zero a infinito, com inclinação positiva e com logaritmo natural normalmente distribuído. Distribuição Triangular - Distribuição Contínua com valores mínimos e máximos fixos É limitada pelos valores mínimo e máximo e pode ser simétrica o valor mais provável média mediana ou assimétrica. Uniforme Distribuição - Distribuição contínua limitada por valores mínimos e máximos conhecidos Em contraste com a distribuição triangular, a probabilidade de ocorrência dos valores entre o mínimo e o máximo é a mesma. Distribuição exponencial - Distribuição contínua usada para ilustrar o tempo entre ocorrências independentes, A matemática por trás do MCS Considere que temos uma função de valor real g X com função de freqüência de probabilidade P x ​​se X é discreto ou função de densidade de probabilidade fx if X é contínua Então podemos definir o valor esperado de g X em discreto um D termos contínuos, respectivamente. Sensitivity Chart Um gráfico de sensibilidade pode ser muito útil quando se trata de analisar o efeito dos inputs sobre a saída O que diz é que as vendas unitárias representam 62 da variância do EBITD simulado, os custos variáveis ​​para 28 6 E preço unitário para 9 4 A correlação entre vendas unitárias e EBITD e entre preço unitário e EBITD é positiva ou um aumento em vendas unitárias ou preço unitário levará a um aumento no EBITD Os custos variáveis ​​eo EBITD, por outro lado, estão negativamente correlacionados E ao diminuir os custos variáveis, aumentaremos o EBITD. Copyright ind Lembre-se de que a definição da incerteza de um valor de entrada por uma distribuição de probabilidade que não corresponde ao real e a amostragem a partir dele dará resultados incorretos. Além disso, a suposição de que a entrada As variáveis ​​independentes podem não ser válidas. Os resultados enganosos podem vir de entradas mutuamente exclusivas ou se houver correlação significativa entre dois ou mais distr Além disso, note que o número de ensaios não deve ser muito pequeno, uma vez que pode não ser suficiente para simular o modelo, causando clustering de valores para ocorrer. A linha inferior A técnica MCS é simples e flexível Não pode eliminar a incerteza e risco , Mas pode torná-los mais fáceis de entender, atribuindo características probabilísticas às entradas e saídas de um modelo. Pode ser muito útil para determinar diferentes riscos e fatores que afetam as variáveis ​​previstas e, portanto, pode levar a previsões mais precisas. A taxa em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado índice de mercado ou de segurança A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como o Banking Act, que proibia os bancos comerciais de participarem do investimento. A folha de pagamento não-agrícola refere-se a qualquer trabalho fora das fazendas, Ds eo setor sem fins lucrativos O Escritório dos EUA de Labour. The abreviatura de moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1.Uma oferta inicial sobre ativos de uma empresa falida de um comprador interessado escolhido por A empresa falida De um pool de licitantes. Trading artigo Library. Monte Carlo Análise. by Michael R Bryant. Monte Carlo análise é uma técnica computacional que torna possível incluir as propriedades estatísticas de um modelo s parâmetros em uma simulação Em Monte Carlo análise , As variáveis ​​aleatórias de um modelo são representadas por distribuições estatísticas, que são amostradas aleatoriamente para produzir a saída do modelo. A saída é, portanto, também uma distribuição estatística. Comparado aos métodos de simulação que não incluem amostragem aleatória, o método Monte Carlo produz resultados mais significativos , Que são mais conservadores e também tendem a ser mais precisos quando utilizados como previsões. Ao usar o uso Monte Carlo análise para simular a negociação, o A distribuição comercial, representada pela lista de negócios, é amostrada para gerar uma seqüência comercial. Cada uma dessas sequências é analisada e os resultados são classificados para determinar a probabilidade de cada resultado. Dessa forma, um nível de probabilidade ou confiança é atribuído a cada resultado . Sem a análise de Monte Carlo, a abordagem padrão para o cálculo da taxa histórica de retorno, por exemplo, seria analisar a seqüência atual de negócios usando, digamos, o dimensionamento da posição fracionária fixa. Pode-se verificar que a taxa de retorno sobre a seqüência foi Por outro lado, são analisadas centenas ou milhares de seqüências de negócios diferentes e a taxa de retorno é expressa com um qualificador de probabilidade. Por exemplo, a taxa de retorno determinada pela análise de Monte Carlo pode ser de 83 com 95 confiança Isto significa que de todas as milhares de sequências consideradas, 95 tiveram taxas de retorno maiores ou iguais a 83. A análise de Monte Carlo é particularmente útil na estimativa O levantamento máximo do pico até ao vale Na medida em que o levantamento é uma medida útil de risco, melhorar o cálculo do levantamento permitirá avaliar melhor um sistema ou método de negociação Embora não possamos prever como o mercado diferirá amanhã A partir do que vimos no passado, sabemos que será diferente Se calcularmos o levantamento máximo com base na seqüência histórica de negociações, estamos baseando nossos cálculos em uma seqüência de negócios que sabemos que não será repetido exatamente Mesmo se o Distribuição de ofícios no sentido estatístico é a mesma no futuro, a seqüência desses comércios é em grande parte uma questão de acaso. Calcular a retirada com base em uma determinada seqüência é um pouco arbitrária Além disso, a seqüência de comércios tem um efeito muito grande sobre a Drawdown calculado Se você escolher uma seqüência de comércios onde cinco perdas ocorrem em uma linha, você poderia começar um drawdown muito grande Os mesmos negócios arranjados em uma ordem diferente, de tal que as perdas são d Ao usar uma abordagem de Monte Carlo para calcular o drawdown, a seqüência histórica de comércios é randomizado, ea taxa de retorno e drawdown são calculados para a seqüência aleatória. O processo é então repetido várias centenas ou milhares de vezes Analisando os resultados em conjunto, podemos encontrar, por exemplo, que, em 95 das seqüências, o levantamento foi menor que 30 quando 4 do patrimônio era arriscado em cada comércio. O drawdown será menos de 30 quando 4 arrisca-se em cada comércio. Em geral, há duas maneiras de gerar a seqüência de comércios em uma simulação de Monte Carlo Uma opção é construir cada seqüência de comércios por amostragem aleatória dos mesmos comércios como em A seqüência atual, com cada comércio incluído uma vez Este método de amostragem da distribuição comercial é conhecido como seleção aleatória sem substituição Outro método de amostragem possível é seleção aleatória com substituição If Este método foi utilizado, os comércios seriam selecionados aleatoriamente da lista original de comércios sem considerar se ou não o comércio já tinha sido selecionado Na seleção com substituição, um comércio poderia ocorrer mais de uma vez na nova seqüência. O benefício da seleção Sem substituição é que ele duplica exatamente a distribuição de probabilidade da seqüência de entrada, enquanto a seleção com substituição não pode A desvantagem para seleção sem substituição é que as seqüências aleatoriamente amostradas são limitadas ao número de comércios na seqüência de entrada Se você tiver uma seqüência curta De negociações dizem, menos de 30 negócios, isso pode limitar a precisão de determinados cálculos, como o drawdown. An exemplo baseado em amostragem sem substituição é mostrado abaixo Trading é simulado usando a posição de posição fixa dimensionamento começando com um patrimônio da conta de 10.000 Cada simulação Emprega 500 amostras de seqüências comerciais A primeira seção de resultados na figura mostra os principais resultados, como a taxa de retorno, Ta série de níveis de confiança Observe, por exemplo, que os retornos mais baixos são previstos para níveis de confiança mais elevados. Exemplo dos resultados de análise de Monte Carlo. Se você ainda está procurando uma vantagem nos mercados, sistemas de negociação mecânica são a melhor maneira de obtê-lo Aprenda More. Trading Software para Monte Carlo Analysis. Perform Monte Carlo análise sobre o seu actual sistema de negociação ou método para melhorar a precisão do seu sistema de testes e para ajudar a evitar a curva de montagem Market System Analyzer MSA é um aplicativo autônomo do Windows que inclui um fácil O software pode ser aplicado a qualquer sistema de negociação ou método independentemente do mercado ou período de tempo Quando combinado com as características de dimensionamento de posição da MSA, a análise de Monte Carlo pode melhorar substancialmente a estimativa da taxa provável de seu sistema de Retorno e drawdown. O que é Monte Carlo Análise. Monte Carlo análise é uma técnica computacional para avaliar o impacto da variação aleatória em um modelo de simulação s Na análise de Monte Carlo, as variáveis ​​aleatórias de um modelo são representadas por distribuições estatísticas, que são aleatoriamente amostradas para produzir a saída do modelo. Quando se utiliza a análise de Monte Carlo para simular a negociação, a distribuição do comércio, representada pela lista de negócios, é Amostrados para gerar uma sequência comercial Cada uma dessas sequências é analisada e os resultados são classificados para determinar a probabilidade de cada resultado. Desta forma, é atribuído um nível de probabilidade ou confiança a cada resultado. A análise Monte Carlo é particularmente útil na estimativa do pico máximo De-vale A geração de uma melhor estimativa do levantamento permite avaliar melhor o risco de um sistema ou método de negociação Ao usar uma abordagem Monte Carlo para calcular o levantamento, a seqüência histórica de negociações é aleatória ea taxa de retorno E redução são calculados para a sequência aleatória O processo é então repetido várias centenas ou milhares de vezes Olhando para os resultados em aggr Por exemplo, podemos encontrar, por exemplo, que em 95 das seqüências, o levantamento foi inferior a 30, quando 4 do capital próprio foi arriscado em cada comércio. Nós interpretar isso para significar que há uma chance de que a retirada será menor do que 30 quando 4 é arriscado em cada trade. Monte Carlo Análise é fácil de aplicar em Market System Analyzer. In Market System Analyzer, a análise de Monte Carlo é realizada quando o Monte Carlo Analysis comando é selecionado a partir do Analysis menu. O Analysis menu contém o Monte Carlo Análise de comando. A análise é realizada na seqüência atual de comércios usando qualquer opções de análise e configuração foram aplicadas à seqüência atual, incluindo configurações de dimensionamento de posição, regras de dependência e assim por diante O número de amostras para a análise pode ser inserido Na guia Opções da caixa de diálogo Configuração de Análise Neste contexto, amostra significa uma seqüência de negócios selecionada aleatoriamente. O padrão é 500 amostras, o que significa que os resultados de Monte Carlo serão baseados em 500 seqüências comerciais aleatórias Os resultados serão exibidos na janela Resultados de Monte Carlo no nível de confiança inserido na guia Opções Um exemplo é mostrado abaixo. Exemplos de resultados de análise de Monte Carlo gerados pelo Market System Analyzer. Neste exemplo, Foi 10.000 e aplicou-se um método de dimensionamento de posição de rácio fixo com um delta de 3000 A secção intitulada Resultados Principais em Níveis de Confiança Seleccionados lista a taxa de retorno, a redução do pior caso, a razão de retorno-redução e a razão de Sharpe modificada numa gama de Confirme, por exemplo, que se você exige um nível de confiança mais alto, a taxa de retorno prevista será menor e a redução do pior caso será maior. A seção inferior não mostrada lista os resultados da simulação de Monte Carlo na confiança selecionada pelo usuário Por exemplo, os resultados podem mostrar um retorno sobre o patrimônio inicial de 900 com 95 de confiança e um fator de lucro de 1 60 com 95 confiança. Para aprender a analisar e expl Oit dependência comercial usando Market System Analyzer, clique no botão Next na parte inferior da página ou vá para a loja on-line abaixo para comprar a sua própria cópia do MSA. 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