MM à Montecarlo Analyse

Bonjour à tous,

Juste une question sur l'analyse Montecarlo. J'utilise une méthode MM à risque fixe % de compte.

Worsque le logiciel fait les Le rééchantillonnage prend-il en compte la méthode MM (% de risque pour chaque transaction) ? Ou simplement le résultat final de chaque transaction exprimé en $ ?

Merci de votre attention.

Bonjour,

Il conserve la même taille de position initiale pour chaque transaction mais randomise l'ordre de la transaction.

Bonjour,

 

Il conserve la même taille de position initiale pour chaque transaction mais randomise l'ordre de la transaction.

Par conséquent, pour le dimensionnement de la position % à risque fixe, l'analyse de Montecarlo n'est pas fiable ? Est-elle correcte ?

Parce qu'il pourrait conserver une transaction à la fin de la période lorsque l'équité (et aussi la taille) est 10 fois plus grande (ou plus), la placer au début d'une série aléatoire et perdre tout l'argent, mais cela ne peut pas se produire dans la réalité. 

Par conséquent, pour le dimensionnement de la position % à risque fixe, l'analyse de Montecarlo n'est pas fiable ? Est-elle correcte ?

 

Parce qu'il pourrait conserver une transaction à la fin de la période lorsque l'équité (et aussi la taille) est 10 fois plus grande (ou plus), la placer au début d'une série aléatoire et perdre tout l'argent, mais cela ne peut pas se produire dans la réalité. 

Exactement. Il s'agit d'une autre fonctionnalité qui entraîne des données complètement corrompues parce que l'AQ s'appuie sur les valeurs $ des backtests au lieu des valeurs %. Ce simple changement doit être mis en œuvre de toute urgence.

Exactement. Il s'agit d'une autre fonctionnalité qui entraîne des données complètement corrompues parce que l'AQ s'appuie sur les valeurs $ des backtests au lieu des valeurs %. Ce simple changement doit être mis en œuvre de toute urgence.

D'un point de vue mathématique, pensez-vous que les résultats sont totalement erronés ? Ou pouvons-nous considérer qu'ils sont à peu près fiables ? Les pires et les meilleurs cas pourraient également se compenser.

Fiable.

Désolé, mais vous avez tort. La méthode Monte Carlo de QA n'est actuellement fiable que pour les stratégies qui utilisent une taille de lot fixe ou un risque en dollars fixe. Une stratégie rentable avec un profil de récompense solide et un dimensionnement proportionnel produira systématiquement des résultats de MC biaisés positifs ; cependant, les résultats deviennent moins corrompus à mesure que le profil de récompense d'une stratégie s'approche de 1:1.

Notez que je ne parle ci-dessus que d'une seule stratégie. Si vous travaillez avec un portefeuille par défaut de QA composé de plusieurs stratégies de taille proportionnelle exécutées sur un seul solde, les résultats sont déjà corrompus. Des données erronées à l'entrée, des données erronées à la sortie : Si vous introduisez des données corrompues dans Monte Carlo, c'est tout ce que vous obtiendrez.

Ce logiciel a un potentiel énorme, mais les problèmes liés aux stratégies qui utilisent un dimensionnement proportionnel à l'équilibre (c'est-à-dire la grande majorité des stratégies) doivent être résolus.