Monte Carlo simuleringssystem för aktiehandel

Monte Carlo simuleringssystem för aktiehandel [beprövad guide]

Det är viktigt att testa aktiehandelssystem. Detta gör det möjligt för handlare att bedöma handelns risk och konsistens. Vad kan du använda för denna process? Du kan använda Monte Carlo -lagersimuleringsverktyget för detta. Monte Carlo -metoden är en simuleringsmetod. Metoden utvärderar möjligheter genom slumptal och simulerar sedan alla möjliga scenarier.

Uppgiften är att använda så många slumptal som möjligt. Detta kommer att tillåta handelssimulering beroende på slumpmässiga nummer. Som ett resultat kommer du att kunna förstå förändringarna i handelsmöjligheter när variabler förändras.

Kolla det bästa aktiehandelsplattform för nybörjare. Under hela artikeln kommer vi att titta djupt på Monte Carlo -simuleringssystemet för aktiehandel. Vi kommer att se dess användningsområden, exempel och systemen för Monte Carlo -simuleringen.

En kort förståelse för Monte Carlo -simulering

Monte Carlo Simulation är den fullständiga formen av MCS, och det är ett system som omvandlar osäkerheter till sannolikhetsfördelningar. Dessa sannolikheter är ingångarna i systemet. Systemet kör sannolikhetssimuleringen för att få utgången.

MCS erhåller de statistiska egenskaperna för en given process. Den använder upprepad slumpmässig provtagning för denna uppgift. Det används mycket i simuleringshandelssystemet. Vid handel utvärderar Monte Carlo -simuleringen handelssystemens statistiska egenskaper. Den använder randomiserade simulerade handelssekvenser för denna process. Det finns olika typer av MCS, och de har olika funktioner.

Känner du till skillnad mellan aktier och aktier?

Vissa MCS ger dig handelssystemets robusthet. Och andra kan ta reda på många olika statistiska egenskaper för en bättre handelsupplevelse.

Ellerigenn i Monte Carlo -simuleringen

Monte Carlo är ett mycket känt namn i Frankrike. Det finns ett kasino i Monaco, Frankrike, och kasinot heter Monte Carlo. Och alla känner Monaco som "spelhuvudstaden".

Monte Carlo -simuleringen utvecklades i Monaco 1947. Den berömda matematikern, Sanislas Ulam, utvecklade systemet. Tanken var att förbättra sitt solospel med systemet.

Den mest grundläggande formen av metoden är ganska enkel. Matematikern ville genomföra flera tester och räkna resultatets proportioner. Det är ett mycket snabbare sätt att förutsäga resultatet än att beräkna alla möjliga kombinationer.

Kontrollera också: Bästa aktier för förnybar energi att köpa nu

Sedan dess har systemet gått igenom flera förändringar. Idag används den i många olika sektioner. Det har stor nytta på arbetsmarknaden och administrativt beslutsfattande.

4 Grundläggande egenskaper hos Monte Carlo -simulering

Innan vi diskuterar sannolikhetshandel måste vi förstå MCS tydligt. Egenskaperna hos MCS gör det till ett lämpligt system att köra. Så här är fyra element i Monte Carlo -simuleringen.

  1. Du kan använda flera ingångar i MCS. Detta gör att du kan skapa sannolikhetsfördelningen för mer än en utgång.
  2. Du kan använda olika sannolikhetsfördelningar för olika modeller. Detta gör att du kan hitta den bästa passformsfördelningen för de okända.
  3. Du kan använda den stokastiska metoden för att karakterisera MCS när du använder slumptal. Men slumpmässiga siffror bör följa vissa regler. De måste vara oberoende, och det bör inte finnas någon korrelation.
  4. Utmatningen som genereras av MCS är ett intervall. Det är inte ett fast värde. Som ett resultat kommer du att kunna analysera sannolikheten för vinst.

5 Sannolikhetsfördelningar som används i MCS

MCS -systemet använder 5 olika sannolikhetsfördelningsmetoder. Genom att känna till dem kan du bättre använda simuleringen för aktiehandel. Här är fem sannolikhetsfördelningar i korthet.

Normal/Gaussisk distribution

I detta distributionssystem vet du medelvärdet och standardavvikelsen. Medelvärdet är värdet på variabeln som är mest sannolikt. Variabeln är symmetrisk runt medelvärdet. Och den är inte heller bunden.

Lognormal distribution

Den lognormala fördelningen kallas också kontinuerlig distribution. Processen är att specificera variablerna med medelvärde och standardavvikelse. Variabelns värde kan variera från noll till oändligt.

Triangulär fördelning

Detta är också en kontinuerlig distribution. Det finns ett fast max- och minimivärde, och dessa värden kan vara symmetriska eller asymmetriska.

Jämn fördelning

Det är en annan kontinuerlig distribution som liknar den triangulära fördelningen. Det begränsas också av max- och minimivärdena, och det finns bara en liten skillnad. Värdena mellan max och minimum har en liknande sannolikhet att inträffa.

Exponentiell distribution

Denna fördelning är bra för att visa tiden mellan händelser som är oberoende. Men förekomstfrekvensen är vanligtvis känd.

Monte Carlo -simuleringssystem för aktiehandel: Hur man använder

Att använda Monte Carlo -simulering i handel innebär att man tar slumpmässiga handelsserier. Konceptet är att använda tidigare affärer för att förutsäga framtida förändringar. Du kan förstå flera handelsprestationsmätvärden. Detta innebär förstöringsrisker, årliga räntor, uttagskvoter och andra.

Du kan använda olika metoder för att utföra MCS. Vi beskriver de två vanligaste här.

Ellerigin och Resample MCS -metod

Detta är den vanligaste och enklaste MCS -metoden. I denna metod måste du ta de historiska resultaten av handeln. Och sedan kan du använda den för att omorganisera deras beställning.

Du måste köra metoden 1000 gånger för att få 1000 fler aktiekurvor. Dessa kurvor ger dig riskinformation för dina handelsstrategier.

Metoden fokuserar på att hålla handelsresultaten densamma hela tiden. Men resultatordningen bör vara annorlunda än tidigare. Som ett resultat kan du använda thinkorswim -sannolikhetsanalysen för att implementera Forex Algo -handelsstrategier bättre.

En annan fördel är att du får stora insights i lönsamhetsförväntningar. Till exempel kan du göra affärer slumpmässigt och inte göra vinst för 30 straight -strategier. Så du bestämmer dig för att sluta handla. Men MCS -metoden kan ha berättat annorlunda. Du might har fått vinst efter 40 affärer.

Den randomiserade MCS -metoden

Denna metod tar reda på överanpassningen i handelsstrategierna. Ett annat namn på denna metod är bootstrapping -metoden, och tanken är att utföra en slumpmässig provtagning. Du kan göra detta genom att återhandla backtest signals och ersätta dem med utgångar för varje signal.

Om din strategi är stark kan du förvänta dig att tjäna ändå, men det finns två handelsfastigheter att tänka på. Den första är bytet av handelsorder, och den andra hoppar över handeln.

4 grundläggande steg i Monte Carlo -simulering

Om du bara har börjat kan Monte Carlo -simulering vara komplex. Så vi har beslutat att diskutera fyra steg för att påbörja ditt arbete med Monte Carlo Simulation. Här är de:

Identifiering av överföringsekvation

Det första steget är att identifiera en kvantitativ modell av processen. Det kallas matematiskt en "överföringsekvation". Du kan generera ekvationen från regressionsanalyser eller designed -experiment. Eller så kan du också använda programvaran.

Definiera inmatningsparametrar

Därefter bestämmer du parametrarna för ekvationsdata. Distributionen kan variera mellan olika data. Till exempel måste du ta reda på medelvärdet och standardavvikelsen.

Inställning av simulering

För varje ingång måste du skapa en stor datamängd. Uppsättningen måste också vara giltig. De slumpmässiga datapunkterna i denna uppsättning simulerar värdena. Alla dessa arbeten kan enkelt slutföras med olika verktyg som Workspace och Engage.

Analysera processens resultat

Nu kan du använda ekvation för att beräkna det simulerade utfallet. Utmatningen blir tillförlitlig när du använder en stor datamängd. Slutligen analysera resultatet och placera dina strategier i enlighet därmed.

Vanliga frågor

Försöker du hitta svar på frågor relaterade till Monte Carlo -analys? Tja, du är inte annorlunda, många människor har samma problem. Oroa dig inte, vi har din rygg. Vi kommer att svara på alla dina frågor. Utan att spendera ett ögonblick, låt oss kontrollera det nu.

Fråga: Vad är det första steget i en Monte Carlo -analys?

Svar: I det första steget i en Monte Carlo -analys är din uppgift att stänga av den beräknade och observerade datajämförelsen. Som ett resultat kan du generera tidigare sannolikhetstäthetsprover.

Fråga: Vad används Monte Carlo -simulering till?

Svar: Användningen av Monte Carlo -simulering är ganska ansträngande. Ett annat namn för Monte Carlo -simulering är simulering med flera sannolikheter, och användningen av denna teknik är att förutsäga möjliga utfall av en osäker händelse.

Fråga: Hur fungerar Monte Carlo -simulering?

Svar: Monte Carlo Simulation utför riskanalys. Det genererar möjliga resultat med en sannolikhetsfördelning, och systemet kör beräkningar om och om igen.

Fråga: Vad är Monte Carlo -simuleringsexempel?

Svar: Några exempel på Monte Carlo -simulering kan vara: 1) Bestämma en motståndares drag i schack, 2) Beräkna möjligheten att passera budgeten, 3) Bestämma möjligheten till snöfall, 4) Bestämma lönsamheten för handelsstrategier på valutamarknaden .

Fråga: Varför är Monte Carlo -simulering dålig?

Svar: Den enda nackdelen med Monte Carlo Simulation är att den inte kan ta hänsyn till lågkonjunkturer, björnmarknader och någon annan finanskris.

Fråga: Är det dyrt i Monte Carlo?

Svar: Om du vill bo i Monte Carlo kommer det att bli dyrt. Kostnaderna är higher än i de flesta städer. Lyxiga semesterboenden kan vara dyra, men hotellen kan vara lite billigare än förväntat.

Slutsats

Monte Carlo Simulerings aktiehandelsanalys är straightforward. Du kan också använda denna metod flexibelt. Konceptet med Monte Carlo -simuleringssystemet för aktiehandel är att simulera trender på handelsmarknaden.

Som ett resultat kan du inse riskerna och lönsamheten för din handelsstrategier. Du kan också använda den för forex simulering. Men riskfaktorn och osäkerheterna kan fortfarande finnas kvar.

Ändå kan sannolikhetsmetoderna hjälpa dig att hitta in- och utgångskarakteristika. Allt detta kan vägleda dig för att bestämma riskerna med dina handelsstrategier. Så du kan komma fram till exakta förutsägelser om dina affärer.

sv_SESvenska