FX Trading Master

Statele Unite
Selectoare generice
Numai meciuri exacte
Căutați în titlu
Căutați în conținut
Sistem de tranzacționare a acțiunilor de simulare Monte Carlo [Ghid dovedit] Imagine prezentată

Sistem de tranzacționare a acțiunilor de simulare Monte Carlo [Ghid dovedit]

Este important să testați sistem de tranzacționare a acțiunilor. Acest lucru permite comercianților să evalueze riscul și coerența tranzacției. Ce puteți folosi pentru acest proces? Puteți utiliza instrumentul de simulare a stocului Monte Carlo. Metoda Monte Carlo este o metodă de simulare. Metoda evaluează posibilitățile prin numere aleatorii și apoi simulează toate scenariile posibile.

Sarcina este de a utiliza cât mai multe numere aleatorii posibil. Acest lucru va permite simularea tranzacționării în funcție de numerele aleatorii. Drept urmare, veți putea înțelege schimbările din oportunitățile comerciale atunci când variabilele se schimbă.

Verificați cele mai bune platformă de tranzacționare a acțiunilor pentru incepatori. De-a lungul articolului, vom analiza profund sistemul de tranzacționare a acțiunilor de simulare Monte Carlo. Vom vedea utilizările sale, exemple și sistemele de simulare Monte Carlo.

O scurtă înțelegere a simulării Monte Carlo

Simularea Monte Carlo este forma completă a MCS și este un sistem care convertește incertitudinile în distribuții de probabilitate. Aceste probabilități sunt intrările sistemului. Sistemul rulează simularea probabilității pentru a obține ieșirea.

MCS obține proprietățile statistice ale oricărui proces dat. Folosește eșantionare repetată aleatorie pentru această sarcină. Este foarte utilizat în sistemul de tranzacționare prin simulare. În tranzacționare, simularea Monte Carlo evaluează proprietățile statistice ale sistemelor de tranzacționare. Folosește secvențe de tranzacționare simulate randomizate pentru acest proces. Există diferite tipuri de MCS și au funcții diferite.

Știi diferența dintre acțiuni și acțiuni?

Unele MCS vă vor oferi robustețea sistemului de tranzacționare. Și alții pot afla multe proprietăți statistice diferite pentru o experiență de tranzacționare mai bună.

Origin din simularea Monte Carlo

Monte Carlo este un nume foarte faimos în Franța. Există un cazinou situat în Monaco, Franța, iar numele cazinoului este Monte Carlo. Și toată lumea îl cunoaște pe Monaco drept „capitala jocurilor de noroc”.

Simularea Monte Carlo a fost dezvoltată la Monaco în 1947. Celebrul matematician, Sanislas Ulam, a dezvoltat sistemul. Ideea era să-și îmbunătățească jocurile de noroc solo cu sistemul.

Cea mai de bază formă a metodei este destul de simplă. Matematicianul a dorit să efectueze mai multe teste și să numere proporțiile rezultatului. Este o modalitate mult mai rapidă de a prezice rezultatul decât calcularea fiecărei combinații posibile.

De asemenea, verificați: Cele mai bune stocuri de energie regenerabilă de cumpărat acum

De atunci, sistemul a trecut prin mai multe schimbări. Astăzi, este utilizat în mai multe secțiuni diferite. Are o mare utilizare pe piața muncii și în luarea deciziilor administrative.

4 Caracteristici de bază ale simulării Monte Carlo

Înainte de a discuta tranzacționarea probabilităților, trebuie să înțelegem clar MCS. Caracteristicile MCS îl fac un sistem adecvat pentru a rula. Deci, iată 4 elemente ale simulării Monte Carlo.

  1. Puteți utiliza mai multe intrări în MCS. Acest lucru vă va permite să creați distribuția de probabilitate a mai multor rezultate.
  2. Puteți utiliza diferite distribuții de probabilitate pentru diferite modele. Acest lucru vă permite să găsiți cea mai bună distribuție potrivită pentru cele necunoscute.
  3. Puteți utiliza metoda stocastică pentru a caracteriza MCS atunci când utilizați numere aleatorii. Dar numerele aleatoare ar trebui să respecte niște reguli. Ele trebuie să fie independente și nu ar trebui să existe nicio corelație.
  4. Ieșirea generată de MCS este un interval. Nu este o valoare fixă. Drept urmare, veți putea analiza probabilitatea de profit.

5 Distribuții de probabilitate utilizate în MCS

Sistemul MCS utilizează 5 metode diferite de distribuție a probabilității. Cunoașterea acestora vă va permite să utilizați mai bine simularea pentru comerțul cu acțiuni. Iată cinci distribuții de probabilitate pe scurt.

Distribuție normală / gaussiană

În acest sistem de distribuție, cunoașteți media și abaterea standard. Media este valoarea variabilei cea mai probabilă. Variabila este simetrică în jurul mediei. Și, de asemenea, nu este legat.

Distribuție lognormală

Distribuția lognormală se mai numește distribuție continuă. Procesul constă în specificarea variabilelor cu deviație standard și medie. Valoarea variabilei poate varia de la zero la infinit.

Distribuție triunghiulară

Aceasta este, de asemenea, o distribuție continuă. Există o valoare maximă și minimă fixă, iar aceste valori pot fi simetrice sau asimetrice.

Distributie uniforma

Este o altă distribuție continuă destul de similară cu distribuția triunghiulară. De asemenea, este delimitat de valorile maxime și minime și există o singură diferență mică. Valorile dintre maxim și minim au o probabilitate similară de apariție.

Distribuție exponențială

Această distribuție este excelentă pentru a arăta timpul dintre aparițiile independente. Dar rata de apariție este de obicei cunoscută.

Sistem de tranzacționare a stocurilor de simulare Monte Carlo: Cum se utilizează

Utilizarea simulării Monte Carlo în tranzacționare implică efectuarea de serii de tranzacții aleatorii. Conceptul este de a folosi meseriile din trecut pentru a prezice schimbările viitoare. Puteți înțelege mai multe valori de performanță de tranzacționare. Aceasta implică riscuri de ruină, rate anuale, rate de tragere și altele.

Puteți utiliza diferite metode pentru a efectua MCS. Aici sunt descrise cele mai comune două.

Origin și Resample Metoda MCS

Aceasta este cea mai comună și mai simplă metodă MCS. În această metodă, trebuie să luați rezultatele istorice ale tranzacției. Și apoi, îl puteți folosi pentru a reorganiza ordinea lor.

Va trebui să rulați metoda de 1000 de ori pentru a obține încă 1000 de curbe de echitate. Aceste curbe vă vor oferi informații despre riscuri pentru strategiile dvs. comerciale.

Metoda se concentrează pe menținerea constantă a rezultatelor tranzacțiilor la fel. Dar ordinea rezultatelor ar trebui să fie diferită de înainte. Drept urmare, puteți utiliza analiza probabilității thinkorswim pentru a implementa mai bine strategiile de tranzacționare Forex Algo.

Un alt avantaj este că câștigi insights mari în așteptările de rentabilitate. De exemplu, este posibil să efectuați tranzacții la întâmplare și să nu obțineți profituri pentru 30 de strategii straight. Deci, decideți să opriți tranzacționarea. Dar este posibil ca metoda MCS să vă fi spus altfel. Might ați obținut profituri după 40 de tranzacții.

Metoda randomizată MCS

Această metodă constată supradezionarea în strategiile de tranzacționare. Un alt nume al acestei metode este metoda bootstrapping, iar ideea este de a efectua o eșantionare aleatorie. Puteți face acest lucru re-tranzacționând backtest signals și înlocuindu-le cu ieșiri pentru fiecare signal.

Dacă strategia dvs. este puternică, vă puteți aștepta să profitați oricum, dar există două proprietăți comerciale de luat în considerare. Primul este schimbarea ordinii tranzacțiilor, iar celălalt omite tranzacția.

4 pași de bază pentru simularea Monte Carlo

Dacă abia începi, simularea Monte Carlo poate fi complexă. Deci, am decis să discutăm patru pași pentru a începe munca dvs. cu Monte Carlo Simulation. Aici sunt ei:

Identificarea ecuației de transfer

Primul pas este identificarea unui model cantitativ al procesului. Se numește matematic o „ecuație de transfer”. Puteți genera ecuația din analiza de regresie sau din experimentele designed. Sau puteți utiliza și software-ul.

Definirea parametrilor de intrare

După aceasta, determinați parametrii datelor ecuației. Distribuția poate varia în funcție de date. De exemplu, va trebui să aflați media și abaterea standard.

Configurarea simulării

Pentru fiecare intrare, trebuie să creați un set mare de date. Setul trebuie să fie și el valid. Punctele de date aleatoare din acest set vor simula valorile. Toate aceste lucrări pot fi completate cu ușurință cu diferite instrumente precum Workspace și Engage.

Analiza rezultatului procesului

Acum puteți utiliza ecuație pentru a calcula rezultatul simulat. Ieșirea va fi fiabilă atunci când utilizați un set mare de date. În cele din urmă, analizați rezultatul și plasați strategiile în consecință.

întrebări frecvente

Încercați să găsiți răspunsuri la întrebări legate de analiza Monte Carlo? Ei bine, nu ești diferit, mulți oameni se confruntă cu aceeași problemă. Nu-ți face griji, ți-am primit spatele. Vă vom răspunde la toate întrebările. Fără a petrece un moment, să verificăm acum.

Întrebare: Care este primul pas într-o analiză Monte Carlo?

Răspuns: În primul pas al unei analize Monte Carlo, sarcina dvs. este să opriți compararea datelor calculate și observate. Ca urmare, puteți genera probe de densitate de probabilitate anterioare.

Întrebare: Pentru ce se folosește simularea Monte Carlo?

Răspuns: Utilizarea simulării Monte Carlo este destul de simplă. Un alt nume pentru simularea Monte Carlo este simularea probabilității multiple, iar utilizarea acestei tehnici este de a prezice posibilele rezultate ale unui eveniment incert.

Întrebare: Cum funcționează simularea Monte Carlo?

Răspuns: Simulare Monte Carlo efectuează analize de risc. Acesta generează rezultate posibile cu o distribuție de probabilitate, iar sistemul execută calcule din nou și din nou.

Întrebare: Care sunt exemplele de simulare Monte Carlo?

Răspuns: Câteva exemple de simulare Monte Carlo pot fi: 1) Determinarea mișcării unui adversar în șah, 2) Calcularea posibilității de trecere a bugetului, 3) Determinarea posibilității de ninsoare, 4) Determinarea profitabilității strategiilor de tranzacționare pe piața valutară .

Întrebare: De ce este Monte Carlo Simulation Bad?

Răspuns: Singurul dezavantaj al simulării Monte Carlo este că nu poate lua în considerare recesiile, piețele suport și orice altă criză financiară.

Întrebare: Este scump în Monte Carlo?

Răspuns: Dacă doriți să rămâneți în Monte Carlo, va fi scump. Costurile sunt higher decât în majoritatea orașelor. Închirierile de vacanță de lux pot fi costisitoare, dar hotelurile pot fi puțin mai ieftine decât era de așteptat.

Concluzie

Analiza comerțului cu acțiuni de simulare Monte Carlo este straightforward. De asemenea, puteți utiliza această metodă în mod flexibil. Conceptul sistemului de tranzacționare a acțiunilor de simulare Monte Carlo este de a simula tendințele de pe piața de tranzacționare.

Drept urmare, puteți realiza riscurile și profitabilitatea dvs. strategii comerciale. Îl puteți folosi și pentru simularea valutară. Dar factorul de risc și incertitudinile pot rămâne în continuare.

Totuși, metodele de probabilitate vă pot ajuta să găsiți caracteristicile de intrare și ieșire. Toate acestea vă pot ghida să determinați riscurile strategiilor dvs. de tranzacționare. Deci, puteți ajunge la predicții exacte asupra tranzacțiilor dvs.

ro_RORomână