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ItalienischMonte Carlo - Ausführung nach dem Zufallsprinzip verschlechtern
Unvollkommenheiten bei der Ausführung, wie z. B. Kursabweichungen oder vorübergehend größere Spreads, sind beim Live-Handel häufig anzutreffen. Diese Faktoren können dazu führen, dass der tatsächliche Schlusskurs eines Geschäfts ungünstiger ausfällt als der während des Backtests beobachtete oder angestrebte Idealpreis. Diese Monte-Carlo-Simulation modelliert die Auswirkungen solcher zufälligen Ausführungsprobleme.
Wenn wir diesen Monte-Carlo-Test anwenden, wird ein zufälliger Prozentsatz von Geschäften (Probability) während des Backtests werden ihre Ausführungsergebnisse verschlechtert. Dies wird erreicht durch die Verschlechterung der ClosePreis der ausgewählten Gewerke. Der Betrag, um den die ClosePreis verschlechtert wird, wird ebenfalls für jedes betroffene Gewerk zufällig ermittelt und als zufälliger Prozentsatz berechnet (bis zu Maximale Verschlechterung in Prozent) der Preisspanne, die von diesem spezifischen Handel abgedeckt wird (von OpenPrice zum Original ClosePreis). Ein "schlechterer" Preis bedeutet einen unter Schlusskurs für Long-Trades und ein höher Schlusskurs für Leerverkäufe, wodurch sich die Gewinne verringern oder die Verluste erhöhen.
Vereinfacht gesagt, können Sie durch die Durchführung von 500 (oder einer anderen Anzahl) Backtests, bei denen jeder Backtest diese zufällige Preisverschlechterung auf eine andere Untergruppe von Geschäften und mit unterschiedlichem Schweregrad anwendet, eine Monte-Carlo-Analyseperspektive auf die Empfindlichkeit der Strategie gegenüber Schwankungen der Ausführungsqualität erhalten.
In diesem speziellen Beispiel könnten wir 100 Simulationen mit zufälliger Verschlechterung der Ausführung wie beschrieben durchführen.
Dieser Test unterscheidet sich von der Anwendung eines festen Slippage-Wertes auf alle Trades. Hier ist der Degradationseffekt probabilistisch:
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Welche Gewerke betroffen sind, ist zufällig (basierend auf Probability).
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Wie viel jeder betroffene Handel wird verschlechtert ist auch zufällig (bis zu Maximale Verschlechterung in Prozent seiner Reichweite).
Daher stellt jeder Simulationslauf ein einzigartiges Backtest-Szenario dar. In einer Simulation könnten die Geschäfte #5, #23 und #58 um kleine Beträge verschlechtert werden, während eine andere Simulation die Geschäfte #12, #23, #45 und #70 betreffen könnte, wobei das Geschäft #23 möglicherweise eine größere Preisverschlechterung erfährt als in der ersten Simulation. Wenn die Anzahl der Monte-Carlo-Simulationen auf 500 gesetzt wird, gibt es 500 eindeutige Backtest-Ergebnisse, die jeweils ein anderes plausibles Muster von zufälligen Ausführungsmängeln widerspiegeln. Dies hilft bei der Bewertung der Robustheit der Strategie gegenüber unvorhersehbaren Ausführungsschwankungen, die auf den realen Märkten auftreten.
Wie importiert man Snippets / benutzerdefinierte Indikatoren in SQX:
- https://strategyquant.com/doc/programming-for-sq/import-export-custom-indicators-and-other-snippets/
