¿Sus resultados backtest usted engañando? ¿Alguna vez ha comenzado a operar una estrategia que funciona bien en las pruebas retrospectivas, pero ofrece un resultado muy diferente cuando comience a operar con dinero real? ¿Podrían sus informes backtest que se engañan al indicar una estrategia es grande, pero en realidad sólo le muestra parte de la imagen global? ¿Cómo usted se da una mejor oportunidad de desarrollar sistemas de comercio que son robustas y un buen desempeño en el futuro? Kevin Davey (no el tipo foto de arriba!), Campeón de la Copa Mundial de Comercio de kjtradingsystems. ha sido la creación de estrategias de operación por más de 25 años. En el episodio 5 del podcast BetterSystemTrader dice: Para reducir la posibilidad de que esto podría ocurrir que complete el análisis de Monte Carlo en todos sus sistemas para asegurarse de que son robustas y satisfacer sus requisitos de riesgo antes de que él pone su dinero en la línea. ¿Qué es el análisis de Monte Carlo y cómo puede ser utilizado para mejorar sus propios resultados comerciales? Siga leyendo, vamos a mostrarles. ¿Qué es el análisis de Monte Carlo? Análisis de Monte Carlo es un proceso que le permite obtener una imagen más precisa de la realización de una estrategia de negociación más allá de lo que un informe backtest estándar puede proporcionar. Un informe backtest muestra los resultados de una serie de operaciones en un orden específico, pero el problema es que es sólo la historia, usted no sabe lo que va a pasar en el futuro. ¿Qué pasa si una gran cantidad de pérdida de los oficios todos muestre en una fila, ¿qué tipo de reducción se experimenta? ¿Cuál es la probabilidad de que usted podría conseguir una reducción mayor de lo esperado o una cadena de pérdida de los oficios más de lo esperado? Análisis de Monte Carlo, básicamente, le permite desordenar el orden de las operaciones en un backtest para proporcionar una mejor comprensión de los posibles resultados futuros, en base a la suposición de que las operaciones futuras tendrán características similares a los oficios históricos, sino en un orden desconocido. Los resultados permiten determinar las probabilidades de niveles de disposición y ganancias y la oportunidad de su cuenta de operaciones podría ser completamente aniquilado. ¿Es realmente tan importante? Sí, incluso los pros experimentados como Kevin lo utilizan y es por eso: De hecho, me he encontrado casos en que la curva de la equidad hacia adelante a pie parecía genial - probablemente un montón de gente simplemente tomó la decisión, "Hey, voy a cambiarlo." Pero cuando me encontré con la simulación de Monte Carlo me enteré de que hay Fue realmente un riesgo mucho más en el sistema y que era mucho más arriesgado de lo que había previsto. Así que, básicamente, la cantidad de retorno que estaba recibiendo en comparación con la cantidad de riesgo que podía tener, que no muestra necesariamente en esa curva de la equidad histórica, era demasiado para el beneficio que estaba recibiendo y por lo que, básicamente, dijo, " Bueno, no puedo operar este sistema en particular ". Uso de la herramienta de análisis de Monte Carlo Kevin ha ofrecido amablemente una copia gratuita de la herramienta de análisis de Monte Carlo que ha desarrollado en Excel, para todos los oyentes de podcast Mejor Sistema Trader. Hay un enlace para descargar la herramienta al final de este artículo, pero primero vamos a ver cómo funciona y cómo aplicar los resultados a nuestro propio comercio. Al abrir el simulador, hay algunos valores que necesita para entrar en la base de sus propios parámetros de negociación personal. (Si se le pregunta si desea habilitar las macros que tendrá que decir que sí de lo contrario el simulador no funcionará). Para configurar el simulador, introduzca sus datos de comercio en secciones de color azul claro, a partir de la parte superior izquierda con la base de partida de capital, el nivel al que usted dejar de operar el sistema si el capital de la cuenta cayó por debajo de ella y el número medio de operaciones por año : Para entrar en sus operaciones en el simulador pulse el botón Borrar y pegar la lista de ganancias y pérdidas en el comercio $ de su informe de backtest. Para este ejemplo vamos a utilizar una lista de 1805 operaciones por 10,5 años. Sobre la base de un equilibrio $ 10.000 arrancar el coche es 31% y Máxima pérdida es del 11%, que se traduce en un gran curva de la equidad sin problemas: Los resultados pueden parecer impresionante, pero vamos a correr a través del simulador de Monte Carlo. Mediante la adición de los oficios en el simulador y pulsando el botón Calcular, el simulador se ejecuta a través de la lista de oficios 2500 veces, asignó al azar a la secuencia de las operaciones cada vez. Hemos establecido un patrimonio inicial de $ 10,000 para que coincida con el backtest y el nivel de comercio de parada se ha establecido en $ 8.000. Los resultados del simulador son muy interesantes. El análisis de los resultados Hemos ejecute la lista de comercio a través del simulador de Monte Carlo y ahora es el momento de comparar los resultados con el backtest: Lo primero a notar es la mediana de Disposición de las simulaciones de Monte Carlo es un 24,6% sin embargo el backtest informó una reducción máxima del 11%. ¿Como puede ser esto? Al cambiar el orden de las operaciones que hemos identificado la estrategia en realidad contiene más riesgo de que el informe de backtest muestra. La secuencia favorable de las operaciones en el backtest está subestimando el riesgo real! Además, si el informe backtest sólo produce una reducción del 11%, pero el Monte Carlo Mediana Disposición es 24,6% existen probables secuencias de operaciones que han producido el 50% de las detracciones o más grande, mucho más altos que el límite de reducción del 20%. Tenga en cuenta que el comercio de esta estrategia con un saldo inicial $ 10.000 tiene un 33% de posibilidades que va a cumplir o exceder el límite de reducción del 20%. Este riesgo de ruina es demasiado alta. La aplicación de los resultados Los resultados de Monte Carlo han demostrado que a partir de una cuenta de $ 10.000 y un límite de reducción del 20% que tenemos un 33% de probabilidad de ruina y la mediana de Disposición del 24,6% es mayor que nuestro límite reducción. ¿Qué podemos hacer al respecto? Sin ajustar las reglas de estrategia y en riesgo por el comercio parece que el mejor enfoque es comenzar con un saldo de la cuenta superior. Al marcar la tabla de resultados de color amarillo en el simulador Monte Carlo podemos ver que probablemente deberíamos operar esta estrategia con $ 25,000 o superior: Conclusión Ahora podemos ver la importancia del análisis de Monte Carlo en el proceso de desarrollo del sistema. Este ejemplo básico nos ha mostrado resultados cómo backtest, que sólo muestran el desempeño de un orden de las operaciones, no se muestra la imagen completa. Mediante la ejecución de la lista de comercio a través del simulador de Monte Carlo que hemos determinado: El valor máximo Disposición en el informe backtest (-11%) se basa en una racha favorable de oficios y fue subestimar el riesgo real de disposición del crédito, con el Monte Carlo simulaciones de manifiesto una mediana de -24,6% Drawdown El riesgo de ruina cuando el comercio de un tamaño cuenta de $ 10.000 fue del 33%, demasiado arriesgado para el comercio, por lo que un tamaño de la cuenta más grande o más pequeño riesgo comercio serían necesarios para reducir la posibilidad de la ruina. Descargalo Si desea una copia gratuita del simulador Monte Carlo, haga clic en este botón: Nota: Se le añade automáticamente a la BetterSystemTrader libre y boletines por correo electrónico KJTradingSystems pero siempre se puede anular su suscripción en cualquier momento. ¿Quieres obtener las últimas actualizaciones de forma automática? 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