Strategia Monte Carlo zastosowana w handlu

Jesteś nowym inwestorem i chcesz handlować z produktem finansowym, powiedzmy, że to jest to Twój projekt. Aby zyskać więcej zaufania do tego projektu, musimy przeanalizować jego poziom ryzyka i solidności, ale jak to zrobić? Można to zrobić za pomocą symulatora Monte Carlo. Dzisiaj dowiemy się wszystkiego na temat „Strategii Monte Carlo i jej zastosowania w handlu. 

Symulator Monte Carlo

Głównym celem poddania projektu symulacji Monte Carlo jest przeprowadzenie analizy ryzyka, zbadanie odporności i zwiększenie zaufania, jakie możemy mieć do systemu. Będziemy bardziej pewni siebie, ponieważ będziemy wiedzieli, czego możemy się spodziewać po systemie. Analiza powie nam, z jakim poziomem statystycznej pewności wyniki będą się mieścić w zakresie „X” i wskaże, jak duży „Draw Down” ewentualnie napotkamy. Analiza tego wszystkiego pomoże nam określić naszą strategię „Money Management”, jak również wiedzieć, kiedy system przestaje działać.

Co to jest symulacja Monte Carlo, cube-568190_640?

Metoda Monte Carlo (cube-568190_640) opiera się na losowym powtarzaniu na podstawie pewnych wartości „wejściowych” i na podstawie tych „wejściowych” określa prawdopodobieństwo rozkładu „wyjściowych”. Strategia Monte Carlo jest używana, gdy losowe lub probabilistyczne zachowanie odgrywa główną rolę w wyniku.

Nazwa tej metody odnosi się do „Casino de Monte Carlo – Monaco”, ponieważ ruletka jest grą, która zawsze generuje losowe numery. „Losowy” to słowo kluczowe w metodzie Monte Carlo.

Symulacja Monte Carlo zastosowana w Tradingu

Projektując system, zaczynasz od zestawu danych lub danych wejściowych. W finansach, tymi wartościami wejściowymi (danymi) mogą być ceny aktywów. Z tych danych wejściowych, system jest zaprojektowany i wyniki lub wyjścia są uzyskane.

System jest zaprojektowany na podstawie danych z przeszłości (Past Quotes). Problem pojawia się, ponieważ jest mało prawdopodobne, aby przyszłe dane były identyczne lub replikowały dane z przeszłości, których używamy do opracowania systemu. Sygnały mogą pojawiać się częściej lub rzadziej, transakcje mogą trwać dłużej lub krócej, czyli warunki rynkowe mogą się różnić zarówno pod względem kolejności, jak i proporcji.

W tym miejscu nasuwają się następujące pytania: jak zarządzać tą niepewną przyszłością? Jak rozpoznać, czy zysk z „Backtestu” był wynikiem zbiegu okoliczności, kiedy najlepsze możliwe transakcje zbiegają się w czasie? Odpowiedź brzmi: Symulacja Monte Carlo może być użyta do stworzenia wielu losowych sekwencji z tych samych danych. Wszystkie te alternatywne sekwencje są równie prawdopodobne i w konsekwencji dają nam wiele krzywych kapitałowych, wszystkie równie prawdopodobne. Na podstawie tych krzywych equity możemy oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia pewnych zakresów zysku, drawdownów i innych rodzajów zależności statystycznych.

Losowa symulacja

Monte Carlo jest techniką, do przeprowadzenia symulacji, wykorzystująca wiele zmiennych, które można wygenerować jako losowe. Na przykład:

Zmienić kolejność operacji.

Zmieniamy kolejność transakcji tak, aby mieć mniejszą lub większą liczbę kolejnych strat niż w sekwencji historycznej. Będzie to miało wpływ na szacowaną wysokość wypłat. Możemy dodać trochę „losowych danych” do notowań historycznych, na których przeprowadzamy backtest.

Stronniczość w doborze aktywów

Kiedy pracujemy z portfelem, który inwestuje w akcje często zdarza się, że system wprowadza ten sam dzień dla kilku aktywów w tym samym czasie, a my decydujemy się wprowadzić niektóre, a nie inne. Poprzez losowy dobór aktywów otrzymamy różne krzywe equity, które reprezentują kombinację różnych selekcji. Możemy zmieniać i „szumieć” w parametrach systemu. Na przykład, nieznacznie zmienić wartości wskaźników dla sygnałów. Inną opcją byłoby losowe pomijanie niektórych elementów.

Korzyści płynące z symulacji Monte Carlo: analiza ryzyka

Zastosowanie metody Monte Carlo w systemach handlowych pozwala nam przede wszystkim na analizę ryzyka i lepsze nim zarządzanie.

• Analiza ryzyka: możemy wiedzieć, jakie poziomy spadku wartości są najbardziej prawdopodobne.
• Określić wielkość pozycji, która najbardziej zwiększy naszą krzywą equity, jednocześnie ograniczając drawdown do akceptowalnego poziomu.
• Oszacować, kiedy system przestał działać.
• Znajomość charakterystyki systemu: im więcej wiemy, jak zachowuje się system, tym bardziej możemy mieć do niego zaufanie, ponieważ będziemy wiedzieli, czego możemy się spodziewać po jego działaniu.

Przeczytaj także:

• Czym jest strategia Pin Bar
• Wsparcia i opory Intraday
• Co to jest spread?

Wady

Zanim zaczniesz używać danej metody, dobrze jest wiedzieć na co ona NIE pozwala. Jakie są jej wady w porównaniu z zaletami. 

Monte Carlo jest bardzo przydatnym narzędziem do analizy ryzyka i określania najbardziej odpowiedniej strategii wielkości pozycji, ale z drugiej strony należy pamiętać, że:

• Może to doprowadzić nas do błędnych wniosków, gdy system jest nadmiernie zoptymalizowany.
• Jeśli próbka, z którą pracujemy, nie jest reprezentatywna, możliwość randomizacji sekwencji jest mało przydatna. To nie da nam wiarygodnych wyników.
• Monte Carlo zakłada niezależność pomiędzy danymi, więc nie radzi sobie prawidłowo z systemami, w których występuje wysoka korelacja na wejściach.

Podsumowując, ważne jest, aby inwestor był świadomy, że nie ma jednej techniki lub strategii, która działa jak magiczny klucz, który da Ci dostęp do sukcesu. Wszystkie mają swoje wady i zalety, ważne jest, aby traktować je jako narzędzia wspierające, które ułatwiają analizę projektu, poziom ryzyka, solidność, rentowność, zmienność, itp. Jako inwestor, analiza jest narzędziem, które pozwoli Ci stale przechodzić przez projekcje bezpieczniej, niż gdyby ich nie było.

Metoda Monte Carlo jest narzędziem statystycznym, które używa prawdopodobieństwa i stopu jako słów kluczowych dla jego działania, co nie jest bez znaczenia, ponieważ są to dane, które zaczynają się od matrycy i dają wynik zbliżony do celu. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na pokrewne tematy, odwiedź Rankię Polska i udzielaj się na naszym blogu.