MM in Montecarlo Analyse

Hallo zusammen,

Ich habe nur eine Frage zur Montecarlo-Analyse. Ich verwende eine risikofeste % des Kontos MM-Methode.

Wenn die Software eine die Resampling, berücksichtigt es die MM-Methode (% des Risikos für jeden Handel)? Oder nur das Endergebnis eines beliebigen Handels, ausgedrückt in $?

Dankeschön

Hallo,

die ursprüngliche Positionsgröße eines jeden Handels bleibt gleich, aber die Handelsreihenfolge wird randomisiert

Hallo,

 

die ursprüngliche Positionsgröße eines jeden Handels bleibt gleich, aber die Handelsreihenfolge wird randomisiert

Daher ist die Montecarlo-Analyse für die risikofeste %-Positionsbestimmung nicht zuverlässig? Ist sie korrekt?

Denn es könnte einen Handel am Ende der Periode, wenn das Eigenkapital (und auch die Größe) ist 10-mal größer (oder mehr), setzen Sie es am Anfang einer zufälligen Serie und verlieren das ganze Geld, aber das kann nicht passieren in der Realität. 

Daher ist die Montecarlo-Analyse für die risikofeste %-Positionsbestimmung nicht zuverlässig? Ist sie korrekt?

 

Denn es könnte einen Handel am Ende der Periode, wenn das Eigenkapital (und auch die Größe) ist 10-mal größer (oder mehr), setzen Sie es am Anfang einer zufälligen Serie und verlieren das ganze Geld, aber das kann nicht passieren in der Realität. 

Ganz genau. Dies ist eine weitere Funktion, die zu völlig verfälschten Daten führt, weil QA sich auf $-Werte aus Backtests anstelle von %-Werten stützt. Diese einfache Änderung muss dringend umgesetzt werden.

Ganz genau. Dies ist eine weitere Funktion, die zu völlig verfälschten Daten führt, weil QA sich auf $-Werte aus Backtests anstelle von %-Werten stützt. Diese einfache Änderung muss dringend umgesetzt werden.

Glauben Sie, dass die Ergebnisse aus mathematischer Sicht völlig falsch sind? Oder können wir davon ausgehen, dass sie annähernd zuverlässig sind? Die schlechtesten und die besten Fälle könnten sich auch ausgleichen.

Zuverlässig.

Tut mir leid, aber Sie liegen falsch. Das Monte-Carlo-Verfahren von QA ist derzeit nur für Strategien mit fester Losgröße oder festem Dollar-Risiko zuverlässig. Eine profitable Strategie mit einem soliden Reward-Profil und proportionaler Größe wird durchweg positive, verzerrte MC-Ergebnisse liefern; die Ergebnisse werden jedoch weniger verfälscht, wenn sich das Reward-Profil einer Strategie 1:1 nähert.

Beachten Sie, dass ich oben nur von einer einzigen Strategie spreche. Wenn Sie mit einem Standardportfolio arbeiten, das von QA ausgegeben wird und aus mehreren, proportional bemessenen Strategien besteht, die auf einem einzigen Kontostand laufen, sind die Ergebnisse von vornherein verfälscht. Mist rein, Mist raus: Wenn Sie von vornherein beschädigte Daten in Monte Carlo eingeben, ist das alles, was dabei herauskommt.

Diese Software hat RIESIGES Potenzial, aber Probleme mit Strategien, die eine ausgewogene proportionale Größe aufweisen (d.h. die große Mehrheit der Strategien) müssen behoben werden.