FX Trading Master

สหรัฐ
ตัวเลือกทั่วไป
ตรงเท่านั้น
ค้นหาในชื่อ
ค้นหาในเนื้อหา
ระบบการซื้อขายหุ้นจำลอง Monte Carlo [คู่มือที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว] ภาพเด่น

ระบบการซื้อขายหุ้นจำลอง Monte Carlo [คู่มือที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว]

เป็นสิ่งสำคัญในการทดสอบ ระบบการซื้อขายหุ้น. ซึ่งช่วยให้ผู้ค้าประเมินความเสี่ยงและความสม่ำเสมอของการซื้อขายได้ คุณสามารถใช้อะไรสำหรับกระบวนการนี้ คุณสามารถใช้เครื่องมือจำลองสต็อกของ Monte Carlo สำหรับสิ่งนี้ วิธีมอนติคาร์โลเป็นวิธีการจำลอง วิธีนี้จะประเมินความเป็นไปได้ด้วยตัวเลขสุ่ม จากนั้นจึงจำลองสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

ภารกิจคือการใช้ตัวเลขสุ่มให้ได้มากที่สุด สิ่งนี้จะช่วยให้การจำลองการซื้อขายขึ้นอยู่กับตัวเลขสุ่ม ด้วยเหตุนี้ คุณจะเข้าใจการเปลี่ยนแปลงของโอกาสทางการค้าเมื่อตัวแปรเปลี่ยนไป

ตรวจสอบที่ดีที่สุด แพลตฟอร์มการซื้อขายหุ้น สำหรับผู้เริ่มต้น ตลอดทั้งบทความ เราจะเจาะลึกเกี่ยวกับระบบการซื้อขายหุ้นจำลอง Monte Carlo เราจะเห็นการใช้งาน ตัวอย่าง และระบบการจำลองมอนติคาร์โล

ความเข้าใจโดยย่อของการจำลองมอนติคาร์โล

Monte Carlo Simulation เป็น MCS เต็มรูปแบบ และเป็นระบบที่แปลงความไม่แน่นอนเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็นเหล่านี้เป็นปัจจัยการผลิตของระบบ ระบบจะเรียกใช้การจำลองความน่าจะเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์

MCS ได้รับคุณสมบัติทางสถิติของกระบวนการใดๆ ที่ระบุ ใช้การสุ่มตัวอย่างซ้ำสำหรับงานนี้ มีการใช้อย่างมากในระบบจำลองการซื้อขาย ในการซื้อขาย Monte Carlo Simulation จะประเมินคุณสมบัติทางสถิติของระบบการซื้อขาย ใช้ลำดับการค้าจำลองแบบสุ่มสำหรับกระบวนการนี้ MCS มีหลายประเภทและมีหน้าที่ต่างกัน

คุณรู้หรือไม่ หุ้นกับหุ้นต่างกันอย่างไร?

MCS บางส่วนจะมอบความแข็งแกร่งของระบบการซื้อขายให้กับคุณ และคนอื่นๆ สามารถค้นหาคุณสมบัติทางสถิติต่างๆ มากมายเพื่อประสบการณ์การซื้อขายที่ดียิ่งขึ้น

Origin ของการจำลองมอนติคาร์โล

Monte Carlo เป็นชื่อที่มีชื่อเสียงมากในฝรั่งเศส มีคาสิโนตั้งอยู่ในโมนาโก ประเทศฝรั่งเศส และชื่อของคาสิโนคือมอนติคาร์โล และทุกคนรู้จักโมนาโกว่าเป็น “เมืองหลวงแห่งการพนัน”

การจำลอง Monte Carlo ได้รับการพัฒนาในโมนาโกในปี 1947 Sanislas Ulam นักคณิตศาสตร์ชื่อดังได้พัฒนาระบบ แนวคิดคือการปรับปรุงการพนันเดี่ยวของเขากับระบบ

รูปแบบพื้นฐานที่สุดของวิธีการนั้นค่อนข้างง่าย นักคณิตศาสตร์ต้องการทดสอบหลายครั้งและนับสัดส่วนของผลลัพธ์ เป็นวิธีที่เร็วกว่ามากในการทำนายผลลัพธ์มากกว่าการคำนวณทุกชุดค่าผสมที่เป็นไปได้

ตรวจสอบด้วย: หุ้นพลังงานหมุนเวียนที่ดีที่สุดที่จะซื้อตอนนี้

ตั้งแต่นั้นมา ระบบได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงหลายอย่าง ปัจจุบันมีการใช้ในส่วนต่างๆ มากมาย มีประโยชน์อย่างมากในตลาดแรงงานและการตัดสินใจในการบริหาร

4 ลักษณะพื้นฐานของการจำลองมอนติคาร์โล

ก่อนที่เราจะพูดถึงการซื้อขายความน่าจะเป็น เราต้องเข้าใจ MCS ให้ชัดเจนก่อน คุณสมบัติของ MCS ทำให้เป็นระบบที่เหมาะสมในการรัน ดังนั้นนี่คือองค์ประกอบ 4 ประการของการจำลองมอนติคาร์โล

  1. คุณสามารถใช้อินพุตหลายตัวใน MCS ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถสร้างการกระจายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ได้มากกว่าหนึ่งรายการ
  2. คุณสามารถใช้การแจกแจงความน่าจะเป็นที่แตกต่างกันสำหรับแบบจำลองต่างๆ สิ่งนี้ช่วยให้คุณค้นหาการกระจายที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสิ่งที่ไม่รู้จัก
  3. คุณสามารถใช้วิธีการสุ่มเพื่อกำหนดลักษณะ MCS เมื่อใช้ตัวเลขสุ่ม แต่ตัวเลขสุ่มควรเป็นไปตามกฎบางอย่าง พวกเขาจะต้องเป็นอิสระและไม่ควรมีความสัมพันธ์กัน
  4. ผลลัพธ์ที่สร้างโดย MCS เป็นช่วง มันไม่ใช่ค่าคงที่ เป็นผลให้คุณสามารถวิเคราะห์ความน่าจะเป็นของกำไร

5 การแจกแจงความน่าจะเป็นที่ใช้ใน MCS

ระบบ MCS ใช้วิธีการกระจายความน่าจะเป็นที่แตกต่างกัน 5 วิธี การรู้จักสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณใช้การจำลองสำหรับ .ได้ดียิ่งขึ้น การซื้อขายหุ้น. ต่อไปนี้เป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นห้าครั้งโดยสังเขป

การกระจายแบบปกติ/แบบเกาส์เซียน

ในระบบการกระจายนี้ คุณทราบค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าเฉลี่ยคือค่าของตัวแปรที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุด ตัวแปรมีความสมมาตรรอบๆ ค่าเฉลี่ย และมันยังไม่ถูกผูกมัด

Lognormal การกระจาย

การแจกแจงแบบ lognormal เรียกอีกอย่างว่าการแจกแจงแบบต่อเนื่อง กระบวนการคือการระบุตัวแปรด้วยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าของตัวแปรสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ศูนย์ถึงอนันต์

การกระจายรูปสามเหลี่ยม

นี่คือการกระจายแบบต่อเนื่อง มีค่าสูงสุดและต่ำสุดคงที่ และค่าเหล่านี้อาจเป็นแบบสมมาตรหรือไม่สมมาตรก็ได้

กระจายสม่ำเสมอ

เป็นการแจกแจงต่อเนื่องอีกรูปแบบหนึ่งที่ค่อนข้างคล้ายกับการแจกแจงแบบสามเหลี่ยม มันยังถูกจำกัดด้วยค่าสูงสุดและต่ำสุด และมีความแตกต่างเพียงเล็กน้อยเท่านั้น ค่าระหว่างค่าสูงสุดและค่าต่ำสุดมีโอกาสเกิดขึ้นใกล้เคียงกัน

การกระจายแบบเอกซ์โพเนนเชียล

การกระจายนี้เหมาะอย่างยิ่งในการแสดงเวลาระหว่างเหตุการณ์ที่ไม่ขึ้นกับ แต่อัตราการเกิดมักจะทราบ

ระบบการซื้อขายหุ้นจำลอง Monte Carlo: วิธีใช้งาน

การใช้ Monte Carlo Simulation ในการซื้อขายเกี่ยวข้องกับการสุ่มลำดับการซื้อขาย แนวคิดคือการใช้การซื้อขายในอดีตเพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอนาคต คุณสามารถทำความเข้าใจตัวชี้วัดประสิทธิภาพการซื้อขายได้หลายแบบ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงในการทำลาย อัตรารายปี อัตราส่วนการขาดทุน และอื่นๆ

คุณสามารถใช้วิธีการต่างๆ เพื่อดำเนินการ MCS เรากำลังอธิบายสองสิ่งที่พบบ่อยที่สุดที่นี่

Origin และ Resample MCS Method

นี่เป็นวิธี MCS ที่ใช้กันทั่วไปและง่ายที่สุด ในวิธีนี้ คุณต้องนำผลลัพธ์ในอดีตของการซื้อขาย จากนั้น คุณสามารถใช้เพื่อจัดระเบียบคำสั่งซื้อใหม่ได้

คุณจะต้องเรียกใช้เมธอด 1,000 ครั้งเพื่อให้ได้เส้นอิควิตี้มากกว่า 1,000 เส้น เส้นโค้งเหล่านี้จะให้ข้อมูลความเสี่ยงสำหรับกลยุทธ์การค้าของคุณ

วิธีการนี้เน้นที่การรักษาผลลัพธ์ทางการค้าให้เหมือนเดิมตลอดเวลา แต่ลำดับผลลัพธ์ควรแตกต่างจากเดิม ด้วยเหตุนี้ คุณสามารถใช้การวิเคราะห์ความน่าจะเป็นของนักคิดเพื่อใช้กลยุทธ์การซื้อขาย forex Algo ได้ดีขึ้น

ข้อดีอีกประการหนึ่งคือ คุณได้รับ insights ที่ยอดเยี่ยมในความคาดหวังในการทำกำไร ตัวอย่างเช่น คุณอาจทำการซื้อขายแบบสุ่มและไม่ทำกำไรสำหรับ 30 straight กลยุทธ์ ดังนั้น คุณจึงตัดสินใจหยุดการซื้อขาย แต่วิธีการของ MCS อาจบอกคุณแตกต่างไปจากนี้ คุณ might ได้รับผลกำไรหลังจากการซื้อขาย 40 ครั้ง

วิธี MCS แบบสุ่ม

วิธีนี้จะค้นหาความเหมาะสมในกลยุทธ์การซื้อขาย อีกชื่อหนึ่งของวิธีนี้คือวิธีบูตสแตรปปิ้ง และแนวคิดคือการสุ่มตัวอย่าง คุณสามารถทำได้โดยทำการแลกเปลี่ยน backtest signals และแทนที่ด้วย exit สำหรับ signal แต่ละรายการ

หากกลยุทธ์ของคุณแข็งแกร่ง คุณสามารถคาดหวังผลกำไรได้ แต่มีทรัพย์สินทางการค้าสองอย่างที่ควรพิจารณา อย่างแรกคือการเปลี่ยนแปลงของคำสั่งเทรด และอีกอันกำลังข้ามการเทรด

4 ขั้นตอนพื้นฐานของการจำลองมอนติคาร์โล

หากคุณเพิ่งเริ่มต้น Monte Carlo Simulation อาจซับซ้อน ดังนั้นเราจึงตัดสินใจที่จะหารือสี่ขั้นตอนเพื่อเริ่มงานของคุณด้วย Monte Carlo Simulation นี่คือ:

การระบุสมการการโอน

ขั้นตอนแรกคือการระบุแบบจำลองเชิงปริมาณของกระบวนการ ทางคณิตศาสตร์เรียกว่า "สมการการถ่ายโอน" คุณสามารถสร้างสมการจากการวิเคราะห์การถดถอยหรือการทดลองที่ยกเลิกig หรือคุณสามารถใช้ซอฟต์แวร์ได้เช่นกัน

การกำหนดพารามิเตอร์อินพุต

หลังจากนี้ ให้กำหนดพารามิเตอร์ของข้อมูลสมการ การกระจายอาจแตกต่างกันไปตามข้อมูลต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณจะต้องหาค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

การตั้งค่าการจำลอง

สำหรับแต่ละอินพุต คุณต้องสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชุดจะต้องถูกต้องด้วย จุดข้อมูลสุ่มในชุดนี้จะจำลองค่า งานทั้งหมดเหล่านี้สามารถทำให้เสร็จได้อย่างง่ายดายด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น Workspace และ Engage

การวิเคราะห์ผลลัพธ์ของกระบวนการ

ตอนนี้คุณสามารถใช้ สมการคำนวณผลลัพธ์จำลอง. ผลลัพธ์จะเชื่อถือได้เมื่อคุณใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สุดท้าย วิเคราะห์ผลลัพธ์และวางกลยุทธ์ของคุณตามลำดับ

คำถามที่พบบ่อย

คุณกำลังพยายามค้นหาคำตอบสำหรับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ Monte Carlo หรือไม่? คุณก็ไม่ต่างกัน หลายคนประสบปัญหาเดียวกัน ไม่ต้องกังวล เรามีหลังของคุณ เราจะตอบทุกคำถามของคุณ โดยไม่ต้องเสียเวลาตรวจสอบเลย

คำถาม: ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ Monte Carlo คืออะไร?

ตอบ: ในขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ Monte Carlo งานของคุณคือปิดการเปรียบเทียบข้อมูลที่คำนวณและสังเกต ด้วยเหตุนี้ คุณสามารถสร้างตัวอย่างความหนาแน่นของความน่าจะเป็นก่อนหน้าได้

คำถาม: การจำลอง Monte Carlo ใช้สำหรับอะไร?

ตอบ: การใช้ Monte Carlo Simulation ค่อนข้างดีทีเดียว อีกชื่อหนึ่งสำหรับการจำลองมอนติคาร์โลคือการจำลองความน่าจะเป็นหลายแบบ และการใช้เทคนิคนี้คือการทำนายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของเหตุการณ์ที่ไม่แน่นอน

คำถาม: การจำลอง Monte Carlo ทำงานอย่างไร

ตอบ: Monte Carlo Simulation ทำการวิเคราะห์ความเสี่ยง สร้างผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ด้วยการแจกแจงความน่าจะเป็น และระบบจะทำการคำนวณซ้ำแล้วซ้ำอีก

คำถาม: ตัวอย่างการจำลอง Monte Carlo คืออะไร

คำตอบ: ตัวอย่างบางส่วนของ Monte Carlo Simulation ได้แก่ 1) การพิจารณาการเคลื่อนไหวของคู่ต่อสู้ในหมากรุก 2) การคำนวณความเป็นไปได้ในการข้ามงบประมาณ 3) การกำหนดความเป็นไปได้ของหิมะ 4) การกำหนดความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์การซื้อขายในตลาด forex .

คำถาม: ทำไมการจำลอง Monte Carlo ถึงไม่ดี?

ตอบ: ข้อเสียเพียงอย่างเดียวของ Monte Carlo Simulation คือไม่สามารถพิจารณาถึงภาวะถดถอย ตลาดหมี และวิกฤตทางการเงินอื่นๆ

คำถาม: มีราคาแพงใน Monte Carlo หรือไม่?

ตอบ: หากคุณต้องการพักในมอนติคาร์โลจะมีราคาแพง ค่าใช้จ่ายอยู่ที่ higher กว่าในเมืองส่วนใหญ่ ที่พักตากอากาศสุดหรูอาจมีราคาแพง แต่โรงแรมอาจมีราคาถูกกว่าที่คาดไว้เล็กน้อย

สรุป

การวิเคราะห์การซื้อขายหุ้น Monte Carlo Simulation คือ straightforward คุณสามารถใช้วิธีนี้ได้อย่างยืดหยุ่น แนวคิดของระบบการซื้อขายหุ้นจำลอง Monte Carlo คือการจำลองแนวโน้มในตลาดซื้อขาย

เป็นผลให้คุณสามารถตระหนักถึงความเสี่ยงและผลกำไรของคุณ กลยุทธ์การซื้อขาย. คุณยังสามารถใช้สำหรับการจำลองอัตราแลกเปลี่ยน แต่ปัจจัยเสี่ยงและความไม่แน่นอนอาจยังคงอยู่

อย่างไรก็ตาม วิธีความน่าจะเป็นสามารถช่วยให้คุณค้นหาลักษณะอินพุตและเอาต์พุตได้ สิ่งเหล่านี้สามารถแนะนำคุณในการพิจารณาความเสี่ยงของกลยุทธ์การซื้อขายของคุณ ดังนั้น คุณสามารถคาดการณ์การซื้อขายของคุณได้อย่างแม่นยำ

thไทย