Za kulisami: symulacja Monte Carlo

Symulacja Monte Carlo (MCS) to metoda analizy obliczeniowej stosowanej przez nasz zespół Business Development do ustalenia, w jaki sposób dana strategia jest prawdopodobne, aby wykonać w wielu różnych sytuacjach.

  • Co to jest? Technika statystyczne wykorzystywane do modelowania skomplikowanych systemów (ze złożonych interakcji wielu zmiennych) oraz stworzyć szanse dla różnych efektów. Używane przez specjalistów w dziedzinach różnych wł. finanse. Metoda przekłada niepewności w danych dotyczących modelu do niepewności w produkcji modelu (wyniki).
  • Pochodzenie. Stworzony przez dwóch matematyków von Neumanna i Ulam. Metoda została opracowana po II wojnie światowej, aby symulować zachowanie broni atomowej. Nazwany kasyna, gdzie wuj Ulam za hazard.
  • Jak to działa. Używa przypadkowych wejść do modelowania systemu i produkować prawdopodobnych wyników. Biorąc pod uwagę zakres wartości dla każdej zmiennej, o MCS losowo wybiera liczbę w każdym zakresie i zanotuj wynik – i powtórzyć proces miliony razy. Gdy symulacji jest z dużej liczby wyników modelu; Wyniki są używane do opisania prawdopodobieństwo osiągnięcia różnych wyników. Nie ma dwóch powtórzeń w symulacji mogą być identyczne, ale wspólnie budują realistyczny obraz.
  • Wartości losowe są generowane z określonym rozkładzie. Szansa, aby zakończyć test, gdy rozkład wszystkich wartości w liście parametrów jest normalne. Symulacje są tak dobre jak ich wejść.

Korzyści z MCS

  • Probabilistyczne wyników. Pokazuje wyniki i prawdopodobieństwo na podstawie zakresów wejściowych szacunków.
  • Graficzne wyniki. Dane MCS wyświetlane jako wykresy wyników i szansach zdarzeń.
  • Analiza wrażliwości, aby zobaczyć, które wejście zmienna ma największy wpływ na wyniki.
  • Analiza scenariuszowa z kombinacji różnych wartości wejściowych szacowania wyników.
  • Korelacja analizy nakładów. Aby zrozumieć współzależności pomiędzy zmiennymi wejściowymi.
  • Wykorzystanie liczb losowych ma dodatkową zaletę polegającą na unikaniu nieuczciwy kierowania wartości, które mogą być znane z góry dobre wyniki.

MCS stosowana do Forex (przykładem i korzyści)

  • Użyj kopie wyników testów w celu uzyskania informacji o tym, jak dobry czy zły system handlu jest.
  • Gdy używany do symulacji obrót, dystrybucja handlowa (reprezentowana przez historycznej liście transakcji) jest próbą, aby wygenerować sekwencję handlowej. Tysięcy różnych sekwencji transakcje są losowo i analizowane. Stopa zwrotu i wypłaty są obliczane i prawdopodobieństwo jest przypisany do każdego wyniku.
  • Construct kolejność transakcji poprzez losowe pobieranie próbek z lub bez wymiany.
  • Symulator ryzyka. Pomocne w oszacowaniu prawdopodobnej stopy zwrotu, wypłaty, ryzyko ruiny, itd
  • Systemy testowania stresu. Zdobądź szacunek najgorszych możliwych wyników / zachowań naszych systemów, najgorsze kolejne przebiegi przegranej Największy Spadek

Featured Site

Comments are closed.