Comment définir les critères de filtrage de la manipulation des transactions Monte Carlo ?

Bonjour à tous. Comment paramétrer la manipulation des trades monte carlo ? Quel est le critère de réglage raisonnable ?

1. Effectuer les tests individuellement pour chaque condition ou les combiner ?

2. Quel est le nombre raisonnable de simulations ? 100, 200 ou 500 ?

3, Quelle est la valeur de filtrage raisonnable pour le bénéfice net (MC trades), et le max DD% ?

Je suppose que le niveau 95% est acceptable. Mais qu'en est-il de la bonne valeur ? >= 50% de bénéfice net des données principales, 150,ou 200% de DD% maximum des données principales ?

Merci d'avance de nous faire part de votre expérience.

Je ne sais pas s'il y a une seule façon de procéder, mais voici un exemple de la façon dont je procède :

1. En premier lieu, je ne mélangerais pas différents tests MC ensemble, sinon vous ne serez pas en mesure d'apprendre de vos statistiques (ce qui échoue où, etc...).

2. J'utilise au moins 200 simulations avec la méthode exacte

3. Cela dépend de votre objectif, mais dans tous les cas, je vérifierais toujours en utilisant un niveau de confiance plus élevé, par exemple 98% ou même 100%, par exemple Ret/DD@100% > 1.

Comme beaucoup d'autres paramètres, celui-ci est subjectif et dépend de ce que vous essayez d'obtenir, comme l'a dit Coensio. Lorsque vous êtes nouveau (comme moi) et que vous n'êtes pas toujours sûr de ce que vous essayez d'obtenir, je commencerais par un minimum de ce qui est suggéré dans les instructions : 95% de valeurs de niveau de confiance supérieures à 50% de valeurs réelles.

L'important est donc d'essayer de comprendre ces valeurs. Si j'ai bien compris, le paramètre ci-dessus signifie une probabilité de 95 % que la valeur générée par la simulation MC soit supérieure à la moitié de la valeur du test de référence (original). QUELQU'UN PEUT ME CORRIGER SI JE ME TROMPE.

Cela signifie que si vous voulez être plus strict dans votre évaluation, vous pouvez utiliser des niveaux de confiance plus élevés et, au lieu d'utiliser 50% du réel, vous pouvez faire référence à 10%.

J'espère que tout cela a du sens.

La méthode de rééchantillonnage permet d'atteindre 50% du RD original, ce qui est très rare.

utiliser la méthode exacte

https://strategyquant.com/article/what-is-monte-carlo-analysis-and-why-you-should-use-it/

Merci, coensio.

Le niveau 100% est un test intéressant et très rigoureux. C'est aussi une bonne référence.

Mais ne comparez-vous pas les résultats de la MC avec les valeurs originales dans Cross_checks ?

@Joseph, @hankeys

Merci, Joseph et hankeys.
Selon votre suggestion, et j'ai relu l'article.
1. Utiliser chaque méthode séparément.
2, Randomiser l'ordre des transactions avec la méthode exacte.
3, Avec le niveau de conf. 95%, Bénéfice net>50% de la valeur d'origine, DD% maximum <= 200% de la valeur d'origine.
Ces paramètres sont-ils acceptables ?

Je n'utilise que 50% de l'original avec un ratio rendement/retrait.

eastpeace a écrit :

Le niveau 100% est un test intéressant et très rigoureux. C'est également une bonne référence. Mais ne comparez-vous pas les résultats de MC avec les valeurs originales dans Cross_checks ?

Je répondrai par une question ouverte 😉

Si j'ai un système avec un Ret/DD de 25 et que dans le test MC il tombe à Ret/DD=11 @100% de confiance (plus que 50% de baisse mais toujours une valeur très forte), alors est-ce que c'est un succès ou un échec selon vous ?

Bonne remarque Coensio. L'expression en pourcentage peut être trompeuse dans de nombreux cas. Il est préférable de prendre en compte une valeur spécifique. Par exemple, vous ne voulez pas que le Ret/DD soit < 2 dans tous les tests RT effectués. Si tous les tests fournissent un Ret/DD plus élevé que la valeur spécifiée pour le test RT, nous pouvons conserver cette stratégie.