Strategia Monte Carlo applicata al trading | Rankia: Comunità finanziaria

Strategia Monte Carlo applicata al trading

Sei un nuovo investitore e vuoi fare trading con un prodotto finanziario, diciamo che questo è il tuo progetto. Per acquisire maggiore fiducia in questo progetto, dobbiamo analizzare il suo livello di rischio e robustezza, ma come lo facciamo? Bene, con il simulatore Monte Carlo. Durante il tour di questo post scopriremo tutto sulla “Strategia Monte Carlo applicata al Trading”

Simulatore Monte Carlo

L'obiettivo principale di sottoporre un progetto a una simulazione Monte Carlo è fare un'analisi dei rischi, esaminare la robustezza e aumentare la fiducia che possiamo avere nel sistema. Saremopiù fiduciosi perché sapremo cosa aspettarci dal sistema. L‘analisi ci dirà con quale livello di fiducia statistica i risultati saranno all'interno di un intervallo “X” e indicherà quanto “Drawdon” dovremo eventualmente affrontare. L'analisi di tutto questo ci aiuterà a determinare la nostra strategia di “Money Management”, nonché a sapere quando un sistema ha smesso di funzionare.

Cos´é una simulazione Monte Carlo, cube-568190_640?

Il Metodo Monte Carlo (cube-568190_640) si basa sulla ripetizione casuale sulla base di alcuni valori di “input”, e da questi “input” determina la probabilità di distribuzione degli “output”. La strategia Monte Carlo viene utilizzata quando il comportamento casuale o probabilistico ha un ruolo fondamentale nel risultato.

Il nome di questo metodo si riferisce al “Casino de Monte Carlo – Monaco”, poiché la roulette è un gioco che genera sempre numeri casuali . Essendo la parola chiave “Random” nel Metodo Monte Carlo.

Simulazione Monte Carlo aplicata al Trading

Quando si progetta un sistema, si parte da una serie di dati o input. In finanza, questi valori di input (dati) potrebbero essere i prezzi delle attività. A partire da questi input si progetta il sistema e si ottengono risultati o output.

Il sistema è progettato con dati passati (Past Quotes), il problema nasce perché è improbabile che i dati futuri siano identici o replichino i dati passati che usiamo per sviluppare il sistema. I segnali possono verificarsi più o meno frequentemente, le operazioni possono durare più o meno, cioè le condizioni di mercato possono variare sia in ordine che in proporzione.

A partire da questo punto sorgono le seguenti domande: come gestire questo futuro incerto? Come sapere se il guadagno del “Backtest” è stato il risultato di una coincidenza quando coincidono le migliori operazioni possibili? La risposta sarebbe; La simulazione Monte Carlo può essere utilizzata per creare più sequenze casuali dagli stessi dati. Tutte queste sequenze alternative sono ugualmente probabili e di conseguenza ci danno anche più curve di capitale, tutte ugualmente probabili. Da queste curve di capitale possiamo stimare la probabilità di ottenere determinati intervalli di profitto, drawdown e altri tipi di rapporti statistici.

Cosa possiamo simulare come casuale?

Monte Carlo è una tecnica, per effettuare la simulazione ci sono numerose variabili che possono essere generate come casuali. Per esempio:

Cambia l'ordine delle operazioni

Alteriamo l'ordine delle operazioni in modo da avere più o meno perdite consecutive rispetto alla sequenza storica. Ciò influenzerà il prelievo stimato. Possiamo aggiungere un po ‘di “dati casuale” alle citazioni storiche su cui effettuiamo il backtest.

Bias nella selezione delle attività

Quando lavoriamo con un portafoglio che investe in azioni. Capita spesso che il sistema entri nello stesso giorno per più asset contemporaneamente e siamo noi a decidere di inserirne alcuni e non altri. Randomizzando la selezione degli asset otterremo diverse curve di capitale che rappresentano la combinazione tra le diverse selezioni. Possiamo variare e “mettere un po ‘di rumore” nei parametri di sistema. Ad esempio, variare leggermente i valori degli indicatori per i segnali. Un'altra opzione sarebbe saltare casualmente alcune voci.

Vantaggi della simulazione Monte Carlo: analisi del rischio

L'applicazione del metodo Monte Carlo ai sistemi di trading ci permette soprattutto di analizzare il rischio e di poterlo gestire al meglio.

  • Analisi dei rischi: possiamo sapere quali sono i livelli di drawdown più probabili.
  • Determinare l'entità della posizione che farà crescere maggiormente la nostra curva del capitale limitando il prelievo a un livello accettabile.
  • Aiuta a stimare quando un sistema ha smesso di funzionare.
  • Conoscere le caratteristiche del sistema: più sappiamo come si comporta il sistema, più possiamo avere fiducia in esso perché sapremo cosa possiamo aspettarci dalle sue prestazioni.

Svantaggi

Prima di iniziare a utilizzare un metodo, è bene sapere cosa NON ti consente di fare questo metodo. Quali sono i suoi svantaggi rispetto agli svantaggi.

Montecarlo è uno strumento molto utile per analizzare il rischio e determinare la strategia di dimensione della posizione più appropriata, ma d'altra parte è bene tenere presente che:

  • Può portarci a conclusioni sbagliate quando il sistema è troppo ottimizzato.
  • Se il campione con cui stiamo lavorando non è rappresentativo, è di scarsa utilità poter randomizzare la sequenza. Non ci darà risultati affidabili.
  • Monte Carlo assume l'indipendenza tra i dati, quindi non gestisce correttamente i sistemi dove c'è un'elevata correlazione negli input.

In conclusione, è importante come investitore essere consapevole che non esiste una tecnica o una strategia che funzioni come una chiave magica che ti darà l'ingresso al successo. Tutti hanno i loro vantaggi e svantaggi, l'importante è prenderli come strumenti di supporto, che facilitano l'analisi del proprio progetto, il livello di rischio, robustezza, redditività, volatilità, ecc. Come investitori, l'analisi è lo strumento che ti permetterà di camminare costantemente tra le proiezioni in modo più sicuro che se non esistessero e di barcollare su una corda a grande altezza.

Il metodo Monte Carlo è uno strumento statistico che utilizza probabilità e lega come parole chiave per il suo funzionamento, non trascurabile, poiché si tratta di dati che partono da una matrice e danno un risultato vicino all'obiettivo. Se vuoi saperne di più su argomenti correlati visita Rankia Italia e partecipa al nostro blog.


bolsa italia
Guida raccomandata

Guida di come investire in borsa

Come investire nel mercato azionario da zero. Scopri tutto e decidi il tuo stile di investimento.

Scaricare gratis

Lascia un commento

Sii il primo a commentare!
Commento

Benvenuto nella comunità!

Seleziona i temi che ti interessano e personalizza la tua esperienza in Rankia

Ti invieremo una newsletter ogni due settimane con le novità di ogni categoria che hai scelto


Vuoi ricevere le notifiche dei nostri eventi/webinar?


Continuando, accetti l'informativa sulla privacy