Monte Carlo Simulação E Sistema De Negociação Pdf

PdfSR é um participante no Amazon Services LLC Associates Program, um programa de publicidade afiliada projetado para fornecer um meio para que os sites ganhem taxas de publicidade por publicidade e ligação a Amazon. Monte Carlo Simulation and System Trading. Avaliação de chance, análise de risco e validação de sistemas de negociação mecânica O sistema de negociação com sistemas de negociação mecânica em todo o mundo determina cada vez mais as atividades de mercado financeiro de comerciantes profissionais e privados. Desafortunadamente, o índice de sucesso atual de tais negociações sistemáticas, ou seja, para o comércio lucrativo a longo prazo, não pode até agora acompanhar a crescente popularidade desse método. As razões para isso são, entre outras coisas, processos de desenvolvimento insuficientes, bem como sistemas inadequadamente testados. O uso adicional de simulações de Monte Carlo durante o desenvolvimento do sistema e as fases de teste do sistema contribuem para o fato de que a avaliação casual, a análise de risco e a validação dos sistemas de negociação mecânica podem ser melhoradas qualitativamente claramente. Volker Butzlaff, engenheiro de Planejamento Urbano, atuou muitos anos como gerente de projeto, designer de sistemas e controlador de garantia de qualidade no departamento de tecnologia da informação da DaimlerChrysler na Alemanha. Hoje ele trabalha como engenheiro freelancer com a ênfase no desenvolvimento de sistemas e metodologia de simulação. Esta visualização é fornecida pelo Google, com a permissão de seus editores e autores. Mais informações Se você ainda está procurando uma vantagem nos mercados, os sistemas de negociação mecânica são a melhor maneira de obtê-lo. Saber mais. Software de negociação para o Monte Carlo Analysis Execute a análise de Monte Carlo em seu sistema ou método de negociação existente para melhorar a precisão do teste do sistema e para ajudar a evitar o ajuste de curvas. Market System Analyzer (MSA) é um aplicativo independente do Windows que inclui um recurso de simulação Monte Carlo fácil de usar. O software pode ser aplicado a qualquer sistema ou método comercial, independentemente do mercado ou prazo. Quando combinado com os recursos de dimensionamento de posição da MSA, a análise de Monte Carlo pode melhorar substancialmente a estimativa de taxa de retorno e redução de custos do seu sistema. O que é Monte Carlo Analysis A análise de Monte Carlo é uma técnica computacional para avaliar o impacto da variação aleatória em parâmetros de modelos de simulação. Na análise de Monte Carlo, as variáveis ​​aleatórias de um modelo são representadas por distribuições estatísticas, que são amostradas aleatoriamente para produzir a saída dos modelos. Ao usar a análise de Monte Carlo para simular o comércio, a distribuição comercial, conforme representada pela lista de negócios, é provada para gerar uma seqüência comercial. Cada uma dessas seqüências é analisada e os resultados são classificados para determinar a probabilidade de cada resultado. Desta forma, um nível de probabilidade ou confiança é atribuído a cada resultado. A análise de Monte Carlo é particularmente útil para estimar a redução máxima do pico para o vale. Gerar uma melhor estimativa do levantamento possibilita avaliar melhor o risco de um sistema ou método comercial. Ao usar uma abordagem de Monte Carlo para calcular a redução, a seqüência histórica dos negócios é randomizada e a taxa de retorno e redução são calculadas para a seqüência aleatória. O processo é então repetido várias centenas ou mil vezes. Olhando os resultados em conjunto, podemos achar, por exemplo, que em 95 das seqüências, a redução foi menor que 30 quando 4 do capital foram arriscados em cada comércio. Nós interpretaríamos isso para significar que há 95 chances de que a redução seja menor que 30 quando 4 arrisque em cada comércio. A análise de Monte Carlo é fácil de aplicar no Market System Analyzer. No Market System Analyzer, a análise Monte Carlo é realizada quando o comando Monte Carlo Analysis é selecionado no menu Análise. O menu Análise contém o comando Monte Carlo Analysis. A análise é realizada na seqüência atual de transações usando as opções e configurações de análise 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, quotsamplequot significa uma seqüência de negócios selecionados 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 de Resultados de Monte Carlo ao nível de confiança inserido na guia Opções. Um exemplo é mostrado abaixo. Exemplo de resultados de análise de Monte Carlo gerados pelo Market System Analyzer. Neste exemplo, o patrimônio da conta inicial foi de 10.000, e um método de dimensionamento da posição fixa com um delta de 3000 foi aplicado. A seção rotulada quotKey Results em Select Confidence Levelsquot lista a taxa de retorno, a redução do pior caso, a taxa de retorno-retirada e a proporção Sharpe modificada em uma variedade de níveis de confiança. Observe, por exemplo, que se você exigir um nível de confiança maior, a taxa de retorno prevista será menor e a redução do pior caso será maior. A seção inferior (não mostrada) lista os resultados de simulação de Monte Carlo ao nível de confiança selecionado pelo usuário de 95. Por exemplo, os resultados podem mostrar um retorno sobre o patrimônio inicial de 900 com confiança 95 e um fator de lucro de 1,60 com confiança 95. Para aprender a analisar e explorar a dependência comercial usando Market System Analyzer, clique no botão Próximo na parte inferior da página ou vá até a loja online abaixo para comprar sua própria cópia do MSA. Baixe uma versão de teste totalmente funcional do Market System Analyzer. Avalie o MSA por até 30 dias. Clique aqui para baixar agora sem compromisso. Para um artigo geral sobre a análise de Monte Carlo, clique aqui. Para obter uma lista completa de artigos comerciais disponíveis, selecione o link Biblioteca de artigos à esquerda. Se você gostaria de ser informado de novos desenvolvimentos, novidades e ofertas especiais do Adaptrade Software, junte-se à nossa lista de e-mail. Obrigado por Michael R. Bryant A análise de Monte Carlo é uma técnica computacional que permite incluir as propriedades estatísticas de um modelo de parâmetros em uma simulação. Na análise de Monte Carlo, as variáveis ​​aleatórias de um modelo são representadas por distribuições estatísticas, que são amostradas aleatoriamente para produzir a saída dos modelos. O resultado é, portanto, também uma distribuição estatística. Comparado com métodos de simulação que não incluem amostragem aleatória, o método de Monte Carlo produz resultados mais significativos, que são mais conservadores e também tendem a ser mais precisos quando usados ​​como previsões. Ao usar o uso da análise de Monte Carlo para simular a negociação, a distribuição comercial, conforme representada pela lista de negócios, é amostrada para gerar uma seqüência comercial. Cada uma dessas seqüências é analisada e os resultados são classificados para determinar a probabilidade de cada resultado. Desta 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 dos negócios usando, por exemplo, o dimensionamento fixo da posição fracionada. Pode verificar-se que a taxa de retorno sobre a sequência foi de 114. Com a análise de Monte Carlo, por outro lado, são analisadas centenas ou milhares de diferentes seqüências de negócios 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 confiança 95. Isso significa que, de todas as milhares de seqüências consideradas, 95 apresentaram taxas de retorno maiores ou iguais a 83. A análise de Monte Carlo é particularmente útil para estimar a redução máxima do pico para o vale. Na medida em que a retirada é uma medida útil de risco, melhorar o cálculo da retirada permitirá avaliar melhor um sistema ou método de negociação. Embora não possamos prever como o mercado diferirá amanhã do que vimos no passado, sabemos que será diferente. Se calcularmos a redução máxima com base na seqüência histórica dos negócios, baseamos nossos cálculos em uma seqüência de negócios que sabemos que não serão repetidos exatamente. Mesmo que a distribuição de trades (no sentido estatístico) seja a mesma no futuro, a sequência desses negócios é em grande parte uma questão de chance. O cálculo da redução em função de uma determinada seqüência é algo arbitrário. Além disso, a seqüência de negócios tem um efeito muito grande na redução calculada. Se você escolher uma seqüência de negócios onde cinco perdas ocorrem em uma linha, você poderia obter uma redução muito grande. Os mesmos negócios organizados em uma ordem diferente, de modo que as perdas são uniformemente dispersas, podem ter uma redução desprezível. Ao usar uma abordagem de Monte Carlo para calcular a redução, a seqüência histórica dos negócios é randomizada e a taxa de retorno e redução são calculadas para a seqüência aleatória. O processo é então repetido várias centenas ou mil vezes. Olhando os resultados em conjunto, podemos achar, por exemplo, que em 95 das seqüências, a redução foi menor que 30 quando 4 do capital foram arriscados em cada comércio. Nós interpretaríamos isso para significar que há 95 chances de que a redução seja menor que 30 quando 4 arrisque em cada comércio. Em geral, existem duas maneiras de gerar a seqüência de trades em uma simulação de Monte Carlo. Uma opção é construir cada sequência de trades por amostragem aleatória dos mesmos negócios como na sequência atual, com cada troca incluída uma vez. Este método de amostragem da distribuição comercial é conhecido como seleção aleatória sem substituição. Outro método de amostragem possível é a seleção aleatória com substituição. Se esse método fosse usado, os negócios seriam selecionados aleatoriamente da lista original de negócios, independentemente de o comércio ter sido ou não selecionado. Na seleção com substituição, um comércio pode 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 que a seleção com substituição pode não. A desvantagem para a seleção sem substituição é que as seqüências amostradas aleatoriamente estão limitadas ao número de trades na seqüência de entrada. Se você tem uma seqüência curta de negócios (digamos, menos de 30 negócios), isso pode limitar a precisão de determinados cálculos, como a redução. Um exemplo baseado na amostragem sem substituição é mostrado abaixo. A negociação é simulada usando o dimensionamento da posição fixa começando com um patrimônio da conta de 10.000. Cada simulação emprega 500 seqüências comerciais (amostras). A primeira seção de resultados na figura mostra os principais resultados, como a taxa de retorno, em uma série de níveis de confiança. Observe, por exemplo, que os retornos mais baixos estão previstos para maiores níveis de confiança. Exemplo de resultados de análise de Monte Carlo.