Melhor comerciante do sistema.
Better System Trader é o podcast e o blog dedicado a comerciantes sistemáticos, fornecendo dicas práticas de especialistas em comércio em todo o mundo.
Os seus resultados de resposta estão te enganando?
Você já começou a negociar uma estratégia que desempenha bem nos backtests, mas oferece um resultado muito diferente quando você começa a negociar com dinheiro real?
Poderia seus relatórios de resposta estar enganando você, indicando que uma estratégia é ótima, mas realmente só mostra você parte da imagem geral?
Como você se dá uma chance melhor de desenvolver sistemas de negociação que sejam robustos e funcionem bem no futuro?
Kevin Davey (não o cara retratado acima!), Campeão do World Cup Trading da kjtradingsystems, vem criando estratégias de negociação há mais de 25 anos. No Episódio 5 do podcast BetterSystemTrader, ele diz:
Para reduzir as hipóteses de que isso possa ocorrer, ele completa a análise de Monte Carlo em todos os seus sistemas para garantir que eles sejam robustos e atinjam seus requisitos de risco antes que ele coloque seu dinheiro na linha.
O que é a análise de Monte Carlo e como pode ser usado para melhorar seus próprios resultados de negociação? Leia mais, vamos lhe mostrar.
O que é a análise de Monte Carlo?
A análise de Monte Carlo é um processo que permite que você obtenha uma imagem mais precisa do desempenho de uma estratégia comercial além do que um relatório de backtest padrão pode fornecer.
Um relatório de backtest mostra os resultados de uma série de negócios em uma ordem específica, mas o problema é que é apenas história, você não sabe o que vai acontecer no futuro. E se muitos negócios perdidos aparecerem em uma fileira, qual tipo de redução você experimentará? Qual a chance de conseguir uma redução maior do que o esperado ou uma série de negociações perdidas por mais do que o esperado?
A análise de Monte Carlo basicamente permite que você arrase a ordem dos negócios em um backtest para fornecer uma melhor compreensão do possível desempenho futuro, com base no pressuposto de que trades futuros terão características semelhantes a trades históricos, mas em uma ordem desconhecida.
Os resultados permitem que você determine as probabilidades de redução e os níveis de lucro e a chance de sua conta comercial ser completamente eliminada.
Será que é realmente importante?
Sim, mesmo os profissionais experientes como Kevin o usam e é por isso que:
Na verdade, encontrei casos em que a curva de andamento para a frente parecia excelente - provavelmente muitas pessoas simplesmente tomaram a decisão: "Ei, eu vou trocar isso". Mas quando eu executei a simulação de Monte Carlo, descobri que lá era realmente muito mais risco no sistema e era muito mais arriscado do que eu esperava. Então, basicamente, a quantidade de retorno que eu estava obtendo em comparação com a quantidade de risco que eu poderia ter, que não apareceu necessariamente naquela curva de patrimônio histórico, era muito demais para o lucro que eu estava obtendo, e basicamente eu disse " Bem, eu não posso trocar esse sistema em particular ".
Usando a ferramenta de análise de Monte Carlo.
Kevin ofereceu uma cópia gratuita da ferramenta de análise de Monte Carlo que ele desenvolveu no Excel, para todos os ouvintes do podcast do Better System Trader. Existe um link para baixar a ferramenta no final deste artigo, mas vamos primeiro ver como isso funciona e como aplicar os resultados à nossa própria negociação.
Quando você abre o simulador, existem alguns valores que você precisa inserir com base em seus próprios parâmetros comerciais comerciais. (Se solicitar que você ative as macros, você precisará dizer sim caso contrário o simulador não funcionará).
Para configurar o simulador, insira seus detalhes de negociação nas seções de luz azul, começando no canto superior esquerdo com o patrimônio inicial básico, o nível no qual você interromperia a negociação do sistema se o patrimônio da conta caiu abaixo dele e a média de negócios por ano :
Para inserir seus negócios no simulador, pressione o & # 8216; Limpar & # 8217; clique e cole a lista de ganhos e perdas comerciais em $ no relatório do backtest.
Para este exemplo, usaremos uma lista de negócios de 1805 ao longo de 10,5 anos. Com base em um saldo inicial de US $ 10.000, o CAR é de 31% e o Drawdown máximo é de 11%, o que resulta em uma curva bastante equitativa de equidade:
Os resultados podem parecer impressionantes, mas vamos executá-lo através do simulador de Monte Carlo. Ao adicionar as negociações no simulador e pressionando o botão Calcular, o simulador percorre a lista de trades 2500 vezes, aleatorizando a seqüência de negócios a cada vez. Nós estabelecemos um patrimônio inicial de US $ 10.000 para corresponder ao backtest e o nível de negociação de parada foi ajustado para US $ 8.000.
Os resultados do simulador são muito interessantes.
Analisando os resultados.
Nós usamos a lista de comércio através do simulador de Monte Carlo e agora é hora de comparar os resultados com o backtest:
A primeira coisa a notar é que o Median Drawdown para as simulações de Monte Carlo é de 24,6%, porém o backtest relatou uma Drawdown máxima de 11%. Como isso pode ser?
Ao mudar a ordem dos negócios, identificamos que a estratégia realmente contém mais riscos que o relatório Backtest mostra. A seqüência favorável dos negócios no backtest é subestimar o risco real!
Além disso, se o relatório de backtest apenas produz uma redução de 11%, mas o Monte Carlo Median Drawdown é de 24,6%, há prováveis sequências de negócios que produziram 50% de redução ou maiores, muito superiores ao limite de redução de 20%.
Note-se que a negociação desta estratégia com um saldo inicial de US $ 10.000 tem uma chance de 33% de atingir ou exceder o limite de redução de 20%. Esse risco de arruinar é muito alto demais.
Aplicando os resultados.
Os resultados de Monte Carlo mostraram que a partir de uma conta de US $ 10.000 e um limite de redução de 20%, temos 33% de chances de arruinar e a redução média de 24,6% é maior que o limite de retirada. O que podemos fazer sobre isso?
Sem ajustar as regras da estratégia ou o risco por comércio, parece que a melhor abordagem é começar com um maior saldo da conta. Ao verificar a tabela de resultados amarelos no simulador de Monte Carlo, podemos ver que provavelmente devemos trocar essa estratégia com US $ 25.000 ou mais:
Conclusão.
Agora podemos ver a importância da análise de Monte Carlo no processo de desenvolvimento do sistema. Este exemplo básico nos mostrou como os resultados do backtest, que apenas mostram o desempenho de uma ordem de negócios, podem não mostrar a imagem completa.
Ao executar a lista de comércio através do simulador de Monte Carlo, determinamos:
O valor Maximum Drawdown no relatório backtest (-11%) baseou-se em uma corrida favorável de negócios e estava subestimando o risco real de redução, com as simulações de Monte Carlo mostrando uma redução média de -24,6% O risco de ruína ao negociar um O tamanho da conta de $ 10.000 foi de 33%, muito arriscado para o comércio, então um tamanho de conta maior ou menor risco de comércio seria necessário para reduzir a possibilidade de arruinar.
Baixe.
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Eu acho que seus resultados de Monte Carlo podem estar te enganando. Você só pode usar a quantidade de dólar P & amp; L se o tamanho do seu comércio permanecer constante. Ou sinto falta de nada?
Oi Nikolay, essa é uma ótima pergunta, então eu pedi a Kevin Davey para responder. Foi assim que ele explicou:
& # 8220; Ao avaliar uma estratégia de negociação potencial, eu gosto de ver seu desempenho sem qualquer dimensionamento de posição ou técnicas de gerenciamento de dinheiro aplicadas. Então, tipicamente avaliamos estratégias potenciais com um tamanho constante de 1 contrato. Se a estratégia for passada (o que significa que tem expectativa positiva a longo prazo), eu a incorporarei a várias carteiras estratégicas que eu tenho e incorporarei o dimensionamento de posição nesse ponto. & # 8221;
Espero que ajude,
Grande pergunta Nikolay. Além da resposta que eu dei a Andrew, eu também deveria mencionar que, se você conhece a linguagem macro do Excel, é muito simples de adicionar qualquer abordagem de dimensionamento de posição que você deseja. Para uma abordagem fraccional fixa, por exemplo, só precisaria de algumas linhas de código extra.
Então, o simulador é bom porque você pode adaptá-lo às suas necessidades.
Para as pessoas que participam da minha oficina, eu forneço aos alunos uma versão especial do simulador que inclui dimensionamento de posição fracionada fixa.
Olá & # 8230;.como muitas simulações que Monte Carlo realiza? Existem números de confiança?
Este simulador executa 2500 iterações. Não calcula os intervalos de confiança. Se você conhece o idioma de macro do Excel, você pode facilmente alterar ou modificar o código para o que deseja que o simulador faça.
Trackbacks.
[& # 8230;] prometeu, aqui está o link para a simulação de Monte Carlo, descobri que eu usei no [& # 8230;]
[& # 8230;] esta publicação no bettersystemtrader, Andrew Swanscott entrevista Kevin Davey da KJ Trading Systems que [& # 8230;]
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