FX prekybos meistras

Jungtinės Valstijos
Bendrieji selektoriai
Tik tikslūs atitikmenys
Ieškoti pavadinime
Ieškoti turinyje
Monte Karlo modeliavimo akcijų prekybos sistema [Įrodytas vadovas] Teminis vaizdas

Monte Karlo modeliavimo akcijų prekybos sistema [įrodytas vadovas]

Svarbu išbandyti akcijų prekybos sistema. Tai leidžia prekiautojams įvertinti prekybos riziką ir nuoseklumą. Ką galite naudoti šiam procesui? Tam galite naudoti Monte Karlo akcijų modeliavimo įrankį. Monte Karlo metodas yra modeliavimo metodas. Metodas įvertina galimybes per atsitiktinius skaičius ir tada imituoja visus galimus scenarijus.

Užduotis yra naudoti kuo daugiau atsitiktinių skaičių. Tai leis modeliuoti prekybą, priklausomai nuo atsitiktinių skaičių. Dėl to jūs galėsite suprasti prekybos galimybių pokyčius, kai kinta kintamieji.

Patikrinkite geriausius akcijų prekybos platforma pradedantiesiems. Visame straipsnyje gilinsimės į Monte Karlo modeliavimo akcijų prekybos sistemą. Pamatysime jo panaudojimą, pavyzdžius ir Monte Karlo modeliavimo sistemas.

Trumpas Monte Karlo modeliavimo supratimas

Monte Karlo modeliavimas yra visa MCS forma, ir tai yra sistema, kuri neapibrėžtumus paverčia tikimybių paskirstymais. Šios tikimybės yra sistemos įėjimai. Sistema vykdo tikimybių modeliavimą, kad gautų išvestį.

MCS gauna bet kurio proceso statistines savybes. Šiai užduočiai ji naudoja pakartotinį atsitiktinį atranką. Jis plačiai naudojamas imitacinėje prekybos sistemoje. Prekyboje Monte Karlo modeliavimas įvertina prekybos sistemų statistines savybes. Šiam procesui ji naudoja atsitiktines imituotas prekybos sekas. MCS yra įvairių tipų ir turi skirtingas funkcijas.

Ar žinote ,. skirtumas tarp akcijų ir akcijų?

Kai kurios MKS suteiks jums prekybos sistemos tvirtumą. Kiti gali sužinoti daug įvairių statistinių savybių, kad būtų galima geriau prekiauti.

Origin iš Monte Karlo modeliavimo

Monte Karlas yra labai žinomas vardas Prancūzijoje. Monake, Prancūzijoje, yra kazino, o kazino pavadinimas yra Monte Karlas. Ir visi žino Monaką kaip „lošimų sostinę“.

Monte Karlo modeliavimas buvo sukurtas Monake 1947 m. Garsus matematikas Sanislas Ulamas sukūrė šią sistemą. Idėja buvo patobulinti jo lošimą naudojant sistemą.

Pagrindinė metodo forma yra gana paprasta. Matematikas norėjo atlikti kelis testus ir suskaičiuoti rezultato proporcijas. Tai daug greitesnis būdas numatyti rezultatą nei apskaičiuoti kiekvieną galimą derinį.

Taip pat patikrinkite: Geriausios atsinaujinančios energijos atsargos, kurias galite nusipirkti dabar

Nuo to laiko sistema patyrė keletą pakeitimų. Šiandien jis naudojamas daugelyje skirtingų skyrių. Tai labai naudinga darbo rinkoje ir priimant administracinius sprendimus.

4 pagrindinės Monte Karlo modeliavimo charakteristikos

Prieš aptardami tikimybių prekybą, turime aiškiai suprasti MCS. Dėl MCS savybių ji yra tinkama darbui. Taigi, čia yra 4 Monte Karlo modeliavimo elementai.

  1. MCS galite naudoti kelis įėjimus. Tai leis jums sukurti daugiau nei vienos išvesties tikimybių pasiskirstymą.
  2. Skirtingiems modeliams galite naudoti skirtingus tikimybių pasiskirstymus. Tai leidžia jums rasti tinkamiausią paskirstymą nežinomiems.
  3. Galite naudoti stochastinį metodą MCS apibūdinti, kai naudojate atsitiktinius skaičius. Tačiau atsitiktiniai skaičiai turėtų atitikti kai kurias taisykles. Jie turi būti nepriklausomi ir neturi būti koreliacijos.
  4. MCS generuojama išvestis yra diapazonas. Tai nėra fiksuota vertė. Dėl to galėsite analizuoti pelno tikimybę.

5 MCS naudojami tikimybių pasiskirstymai

MCS sistemoje naudojami 5 skirtingi tikimybių paskirstymo metodai. Žinodami juos, galėsite geriau panaudoti modeliavimą akcijų prekyba. Čia yra penki tikimybių pasiskirstymai.

Normalus/Gauso pasiskirstymas

Šioje paskirstymo sistemoje jūs žinote vidutinį ir standartinį nuokrypį. Vidurkis yra labiausiai tikėtina kintamojo vertė. Kintamasis yra simetriškas aplink vidurkį. Ir taip pat nėra surištas.

Lognormalinis pasiskirstymas

Lognormalus pasiskirstymas taip pat vadinamas nuolatiniu paskirstymu. Procesas yra nurodyti kintamuosius su vidurkiu ir standartiniu nuokrypiu. Kintamojo vertė gali svyruoti nuo nulio iki begalybės.

Trikampis pasiskirstymas

Tai taip pat yra nuolatinis paskirstymas. Yra fiksuota maksimali ir minimali vertė, ir šios vertės gali būti simetriškos arba asimetriškos.

Vienodas pasiskirstymas

Tai dar vienas nuolatinis pasiskirstymas, panašus į trikampį. Jį taip pat riboja didžiausios ir mažiausios vertės, ir yra tik vienas nedidelis skirtumas. Didžiausios ir mažiausios reikšmės turi panašią tikimybę.

Eksponentinis pasiskirstymas

Šis pasiskirstymas puikiai parodo laiką tarp nepriklausomų įvykių. Tačiau atsiradimo dažnis paprastai yra žinomas.

Monte Karlo modeliavimo akcijų prekybos sistema: kaip naudotis

Naudojant Monte Karlo modeliavimą prekyboje, imamasi atsitiktinių prekybos serijų. Koncepcija yra naudoti ankstesnius sandorius, kad būtų galima numatyti būsimus pokyčius. Galite suprasti keletą prekybos rezultatų rodiklių. Tai apima žlugimo riziką, metines palūkanas, lėšų panaudojimo koeficientus ir kt.

Norėdami atlikti MCS, galite naudoti skirtingus metodus. Čia aprašome du dažniausiai pasitaikančius.

Arigin ir pakartotinis MCS metodas

Tai yra labiausiai paplitęs ir paprasčiausias MCS metodas. Taikydami šį metodą, turite atsižvelgti į istorinius prekybos rezultatus. Ir tada jūs galite jį naudoti norėdami pertvarkyti jų užsakymą.

Turėsite paleisti metodą 1000 kartų, kad gautumėte dar 1000 akcijų kreivių. Šios kreivės suteiks jums informacijos apie jūsų prekybos strategijų riziką.

Metodas skirtas tam, kad prekybos rezultatai visą laiką išliktų vienodi. Tačiau rezultatų tvarka turėtų būti kitokia nei anksčiau. Dėl to galite naudoti „thinkorswim“ tikimybių analizę, kad geriau įgyvendintumėte „Forex Algo“ prekybos strategijas.

Kitas pranašumas yra tai, kad pelningai pelnote pelną. Pavyzdžiui, galite sudaryti sandorius atsitiktinai ir negauti pelno iš 30 straight strategijų. Taigi, jūs nusprendėte nutraukti prekybą. Tačiau MCS metodas galėjo jums pasakyti kitaip. Jūs might gavote pelno po 40 sandorių.

Atsitiktinis MCS metodas

Šis metodas nustato prekybos strategijų perteklių. Kitas šio metodo pavadinimas yra įkrovos metodas, kurio idėja yra atsitiktinė atranka. Tai galite padaryti iš naujo parduodami „signals“ atgalinį testą ir pakeisdami juos kiekvieno „signal“ išėjimais.

Jei jūsų strategija yra tvirta, vis tiek galite tikėtis pelno, tačiau reikia apsvarstyti dvi prekybos ypatybes. Pirmasis yra sandorių pakeitimo tvarka, o kitas praleidžia prekybą.

4 pagrindiniai Monte Karlo modeliavimo žingsniai

Jei tik pradedate, Monte Karlo modeliavimas gali būti sudėtingas. Taigi, mes nusprendėme aptarti keturis žingsnius, kad galėtumėte pradėti savo darbą su „Monte Carlo Simulation“. Jie yra čia:

Perkėlimo lygties identifikavimas

Pirmasis žingsnis yra nustatyti kiekybinį proceso modelį. Matematiškai tai vadinama „perdavimo lygtimi“. Lygtį galite generuoti atlikdami regresijos analizę arba „designed“ eksperimentus. Arba galite naudoti programinę įrangą.

Įvesties parametrų apibrėžimas

Po to nustatykite lygties duomenų parametrus. Pasiskirstymas skirtinguose duomenyse gali skirtis. Pavyzdžiui, turėsite sužinoti vidutinį ir standartinį nuokrypį.

Simuliacijos nustatymas

Kiekvienam įėjimui turite sukurti didelį duomenų rinkinį. Rinkinys taip pat turi galioti. Atsitiktiniai šio rinkinio duomenų taškai imituos reikšmes. Visi šie darbai gali būti lengvai užbaigti naudojant įvairius įrankius, tokius kaip „Workspace“ ir „Engage“.

Analizuojant proceso rezultatus

Dabar galite naudoti lygtis imituotam rezultatui apskaičiuoti. Išvestis bus patikima, kai naudosite didelį duomenų rinkinį. Galiausiai išanalizuokite rezultatus ir atitinkamai išdėstykite savo strategijas.

Dažnai užduodami klausimai

Ar bandote rasti atsakymus į klausimus, susijusius su Monte Karlo analize? Na, jūs nesiskiriate, daugelis žmonių susiduria su ta pačia problema. Nesijaudinkite, mes turime jūsų nugarą. Mes atsakysime į visus jūsų klausimus. Nepraleisdami nė akimirkos, patikrinkime tai dabar.

Klausimas: Koks yra pirmasis Monte Karlo analizės žingsnis?

Atsakymas: Pirmajame Monte Karlo analizės etape jūsų užduotis yra išjungti apskaičiuotų ir stebimų duomenų palyginimą. Dėl to galite sugeneruoti išankstinius tikimybės tankio pavyzdžius.

Klausimas: Kam naudojamas Monte Karlo modeliavimas?

Atsakymas: Monte Karlo modeliavimo naudojimas yra gana sudėtingas. Kitas Monte Karlo modeliavimo pavadinimas yra kelių tikimybių modeliavimas, ir šios technikos naudojimas yra numatyti galimus neapibrėžto įvykio rezultatus.

Klausimas: Kaip veikia Monte Karlo modeliavimas?

Atsakymas: „Monte Carlo Simulation“ atlieka rizikos analizę. Jis generuoja galimus rezultatus su tikimybių pasiskirstymu, o sistema vėl ir vėl atlieka skaičiavimus.

Klausimas: Kas yra Monte Karlo modeliavimo pavyzdžiai?

Atsakymas: Kai kurie Monte Karlo modeliavimo pavyzdžiai gali būti: 1) priešininko ėjimo šachmatais nustatymas, 2) biudžeto kirtimo galimybės apskaičiavimas, 3) sniego tikimybės nustatymas, 4) prekybos strategijų pelningumo Forex rinkoje nustatymas. .

Klausimas: Kodėl Monte Karlo modeliavimas yra blogas?

Atsakymas: Vienintelis Monte Karlo modeliavimo trūkumas yra tas, kad jis negali atsižvelgti į nuosmukius, lokių rinkas ir bet kokią kitą finansų krizę.

Klausimas: Ar tai brangu Monte Karle?

Atsakymas: Jei norite apsistoti Monte Karle, tai bus brangu. Išlaidos yra higher nei daugelyje miestų. Prabangūs atostogų būstai gali būti brangūs, tačiau viešbučiai gali būti šiek tiek pigesni nei tikėtasi.

Išvada

Monte Karlo modeliavimo akcijų prekybos analizė yra straightforward. Šį metodą taip pat galite naudoti lanksčiai. Monte Karlo modeliavimo akcijų prekybos sistemos koncepcija yra imituoti prekybos rinkos tendencijas.

Dėl to galite suvokti savo riziką ir pelningumą prekybos strategijos. Taip pat galite jį naudoti Forex modeliavimui. Tačiau rizikos veiksnys ir neaiškumai vis tiek gali išlikti.

Tačiau tikimybės metodai gali padėti jums rasti įvesties ir išvesties charakteristikas. Visa tai gali padėti nustatyti jūsų prekybos strategijų riziką. Taigi, galite tiksliai prognozuoti savo sandorius.

lt_LTLietuvių kalba