Bậc thầy giao dịch ngoại hối

Hoa Kỳ
Bộ chọn chung
Chỉ đối sánh chính xác
Tìm kiếm trong tiêu đề
Tìm kiếm trong nội dung
Hệ thống giao dịch chứng khoán mô phỏng Monte Carlo [Hướng dẫn đã được chứng minh] Ảnh nổi bật

Hệ thống giao dịch chứng khoán mô phỏng Monte Carlo [Hướng dẫn đã được chứng minh]

Điều quan trọng là phải kiểm tra hệ thống giao dịch chứng khoán. Điều này cho phép các nhà giao dịch đánh giá rủi ro và tính nhất quán của giao dịch. Bạn có thể sử dụng gì cho quá trình này? Bạn có thể sử dụng công cụ mô phỏng chứng khoán Monte Carlo cho việc này. Phương pháp Monte Carlo là một phương pháp mô phỏng. Phương pháp đánh giá các khả năng thông qua các số ngẫu nhiên và sau đó mô phỏng tất cả các kịch bản có thể xảy ra.

Nhiệm vụ là sử dụng càng nhiều số ngẫu nhiên càng tốt. Điều này sẽ cho phép mô phỏng giao dịch tùy thuộc vào các số ngẫu nhiên. Kết quả là, bạn sẽ có thể hiểu được những thay đổi trong cơ hội giao dịch khi các biến số thay đổi.

Kiểm tra tốt nhất sàn giao dịch chứng khoán cho những người mới bắt đầu. Xuyên suốt bài viết, chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu về hệ thống giao dịch chứng khoán mô phỏng Monte Carlo. Chúng ta sẽ xem cách sử dụng, ví dụ và hệ thống của mô phỏng Monte Carlo.

Hiểu biết sơ lược về mô phỏng Monte Carlo

Mô phỏng Monte Carlo là dạng đầy đủ của MCS và nó là một hệ thống chuyển đổi độ không chắc chắn thành phân phối xác suất. Các xác suất này là đầu vào của hệ thống. Hệ thống chạy mô phỏng xác suất để lấy đầu ra.

MCS nhận được các thuộc tính thống kê của bất kỳ quá trình nhất định nào. Nó sử dụng lấy mẫu ngẫu nhiên lặp lại cho nhiệm vụ này. Nó được sử dụng rất nhiều trong hệ thống giao dịch mô phỏng. Trong giao dịch, Mô phỏng Monte Carlo đánh giá các thuộc tính thống kê của hệ thống giao dịch. Nó sử dụng các chuỗi thương mại được mô phỏng ngẫu nhiên cho quá trình này. Có nhiều loại MCS khác nhau và chúng có các chức năng khác nhau.

Bạn có biết sự khác biệt giữa cổ phiếu và cổ phiếu?

Một số MCS sẽ cung cấp cho bạn sự mạnh mẽ của hệ thống giao dịch. Và những người khác có thể tìm ra nhiều thuộc tính thống kê khác nhau để có trải nghiệm giao dịch tốt hơn.

Origin của mô phỏng Monte Carlo

Monte Carlo là một cái tên rất nổi tiếng ở Pháp. Có một sòng bạc nằm ở Monaco, Pháp, và tên của sòng bạc là Monte Carlo. Và mọi người đều biết Monaco là “thủ đô cờ bạc”.

Mô phỏng Monte Carlo được phát triển ở Monaco vào năm 1947. Nhà toán học nổi tiếng, Sanislas Ulam, đã phát triển hệ thống này. Ý tưởng là cải thiện hoạt động đánh bạc đơn lẻ của anh ấy với hệ thống.

Hình thức cơ bản nhất của phương pháp này khá đơn giản. Nhà toán học muốn tiến hành nhiều thử nghiệm và đếm tỷ lệ của kết quả. Đó là một cách dự đoán kết quả nhanh hơn nhiều so với việc tính toán mọi sự kết hợp có thể có.

Cũng kiểm tra: Cổ phiếu năng lượng tái tạo tốt nhất để mua ngay bây giờ

Kể từ đó, hệ thống đã trải qua một số thay đổi. Ngày nay, nó được sử dụng trong nhiều phần khác nhau. Nó có công dụng lớn trong thị trường lao động và ra quyết định hành chính.

4 Đặc điểm cơ bản của Mô phỏng Monte Carlo

Trước khi thảo luận về giao dịch xác suất, chúng ta cần hiểu MCS một cách rõ ràng. Các đặc tính của MCS làm cho nó trở thành một hệ thống phù hợp để chạy. Vì vậy, đây là 4 yếu tố của Mô phỏng Monte Carlo.

  1. Bạn có thể sử dụng một số đầu vào trong MCS. Điều này sẽ cho phép bạn tạo phân phối xác suất của nhiều hơn một đầu ra.
  2. Bạn có thể sử dụng các phân phối xác suất khác nhau cho các mô hình khác nhau. Điều này cho phép bạn tìm thấy bản phân phối phù hợp nhất cho những cái chưa biết.
  3. Bạn có thể sử dụng phương pháp ngẫu nhiên để mô tả MCS khi sử dụng số ngẫu nhiên. Nhưng các số ngẫu nhiên nên tuân theo một số quy tắc. Chúng phải độc lập, và không được có mối tương quan.
  4. Đầu ra do MCS tạo ra là một phạm vi. Nó không phải là một giá trị cố định. Kết quả là, bạn sẽ có thể phân tích xác suất lợi nhuận.

5 Phân phối xác suất được sử dụng trong MCS

Hệ thống MCS sử dụng 5 phương pháp phân phối xác suất khác nhau. Biết chúng sẽ cho phép bạn sử dụng mô phỏng tốt hơn cho giao dịch chứng khoán. Dưới đây là năm phân phối xác suất tóm tắt.

Phân phối bình thường / Gaussian

Trong hệ thống phân phối này, bạn biết giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Giá trị trung bình là giá trị của biến có thể xảy ra nhất. Biến đối xứng xung quanh giá trị trung bình. Và nó cũng không bị ràng buộc.

Phân phối lognormal

Phân phối lognormal còn được gọi là phân phối liên tục. Quá trình này là xác định các biến có giá trị trung bình và độ lệch chuẩn. Giá trị của biến có thể nằm trong khoảng từ 0 đến vô cùng.

Phân phối tam giác

Đây cũng là một phân phối liên tục. Có một giá trị tối đa và tối thiểu cố định và các giá trị này có thể đối xứng hoặc không đối xứng.

Phân bố đồng đều

Nó là một phân phối liên tục khác khá giống với phân phối Tam giác. Nó cũng bị giới hạn bởi các giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, và chỉ có một sự khác biệt nhỏ. Các giá trị giữa giá trị lớn nhất và tối thiểu có khả năng xuất hiện tương tự nhau.

Phân phối theo cấp số nhân

Phân phối này là rất tốt để hiển thị thời gian giữa các lần xuất hiện là độc lập. Nhưng tỷ lệ xuất hiện thường được biết trước.

Hệ thống giao dịch chứng khoán mô phỏng Monte Carlo: Cách sử dụng

Sử dụng Mô phỏng Monte Carlo trong giao dịch liên quan đến việc thực hiện các chuỗi giao dịch ngẫu nhiên. Khái niệm này là sử dụng các giao dịch trong quá khứ để dự đoán những thay đổi trong tương lai. Bạn có thể hiểu một số số liệu hiệu suất giao dịch. Điều này liên quan đến rủi ro hủy hoại, tỷ lệ hàng năm, tỷ lệ rút vốn và những thứ khác.

Bạn có thể sử dụng các phương pháp khác nhau để thực hiện MCS. Chúng tôi đang mô tả hai cái phổ biến nhất ở đây.

Origin và Phương pháp MCS lấy lại mẫu

Đây là phương pháp MCS phổ biến nhất và đơn giản nhất. Trong phương pháp này, bạn phải lấy kết quả lịch sử của giao dịch. Và sau đó, bạn có thể sử dụng nó để sắp xếp lại trật tự của họ.

Bạn sẽ cần chạy phương pháp này 1000 lần để có thêm 1000 đường cong vốn chủ sở hữu. Những đường cong này sẽ cung cấp cho bạn thông tin rủi ro cho các chiến lược giao dịch của bạn.

Phương pháp này tập trung vào việc giữ cho kết quả giao dịch luôn giống nhau. Nhưng thứ tự kết quả sẽ khác so với trước đây. Do đó, bạn có thể sử dụng phân tích xác suất thinkorswim để thực hiện các chiến lược giao dịch ngoại hối Algo tốt hơn.

Một lợi thế khác là bạn đạt được insights tuyệt vời vào kỳ vọng lợi nhuận. Ví dụ: bạn có thể thực hiện các giao dịch một cách ngẫu nhiên và không tạo ra lợi nhuận cho 30 chiến lược straight. Vì vậy, bạn quyết định ngừng giao dịch. Nhưng phương pháp MCS có thể đã nói với bạn theo cách khác. Bạn might đã nhận được lợi nhuận sau 40 giao dịch.

Phương pháp MCS ngẫu nhiên

Phương pháp này tìm ra những điểm thừa trong các chiến lược giao dịch. Một tên khác của phương pháp này là phương pháp khởi động và ý tưởng là thực hiện lấy mẫu ngẫu nhiên. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách giao dịch lại signals backtest và thay thế chúng bằng các lần thoát cho mỗi signal.

Nếu chiến lược của bạn tốt, bạn vẫn có thể thu được lợi nhuận, nhưng có hai đặc tính giao dịch cần xem xét. Đầu tiên là thay đổi thứ tự giao dịch và thứ còn lại là bỏ qua giao dịch.

4 bước cơ bản của mô phỏng Monte Carlo

Nếu bạn mới bắt đầu, Mô phỏng Monte Carlo có thể phức tạp. Vì vậy, chúng tôi đã quyết định thảo luận về bốn bước để bắt đầu công việc của bạn với Mô phỏng Monte Carlo. Họ đây rồi:

Nhận dạng phương trình chuyển

Bước đầu tiên là xác định một mô hình định lượng của quá trình. Về mặt toán học, nó được gọi là “phương trình truyền”. Bạn có thể tạo phương trình từ phân tích hồi quy hoặc thử nghiệm designed. Hoặc bạn có thể sử dụng phần mềm.

Xác định các tham số đầu vào

Sau đó, xác định các tham số của dữ liệu phương trình. Sự phân bố có thể khác nhau trên các dữ liệu khác nhau. Ví dụ, bạn sẽ cần phải tìm ra giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.

Thiết lập mô phỏng

Đối với mỗi đầu vào, bạn phải tạo một tập dữ liệu lớn. Bộ cũng phải hợp lệ. Các điểm dữ liệu ngẫu nhiên trên tập hợp này sẽ mô phỏng các giá trị. Tất cả những công việc này có thể được hoàn thành dễ dàng với các công cụ khác nhau như Workspace và Engage.

Phân tích đầu ra của quá trình

Bây giờ bạn có thể sử dụng phương trình để tính toán kết quả mô phỏng. Đầu ra sẽ đáng tin cậy khi bạn đang sử dụng một tập dữ liệu lớn. Cuối cùng, phân tích kết quả đầu ra và đưa ra các chiến lược của bạn cho phù hợp.

Các câu hỏi thường gặp

Bạn đang cố gắng tìm câu trả lời cho những câu hỏi liên quan đến phân tích Monte Carlo? Chà, bạn cũng không khác, nhiều người phải đối mặt với cùng một vấn đề. Đừng lo lắng, chúng tôi đã hỗ trợ bạn. Chúng tôi sẽ trả lời tất cả các câu hỏi của bạn. Không dành một chút thời gian, chúng ta hãy kiểm tra nó ngay bây giờ.

Câu hỏi: Bước đầu tiên trong Phân tích Monte Carlo là gì?

Câu trả lời: Trong bước đầu tiên của phân tích Monte Carlo, nhiệm vụ của bạn là tắt so sánh dữ liệu được tính toán và quan sát. Kết quả là, bạn có thể tạo các mẫu mật độ xác suất trước.

Câu hỏi: Mô phỏng Monte Carlo được sử dụng để làm gì?

Câu trả lời: Việc sử dụng Mô phỏng Monte Carlo khá đơn giản. Một tên khác của Mô phỏng Monte Carlo là mô phỏng đa xác suất và việc sử dụng kỹ thuật này là để dự đoán các kết quả có thể xảy ra của một sự kiện không chắc chắn.

Câu hỏi: Mô phỏng Monte Carlo hoạt động như thế nào?

Câu trả lời: Monte Carlo Simulation thực hiện phân tích rủi ro. Nó tạo ra các kết quả có thể có với phân phối xác suất và hệ thống chạy các phép tính lặp đi lặp lại.

Câu hỏi: Ví dụ về mô phỏng Monte Carlo là gì?

Trả lời: Một số ví dụ về Mô phỏng Monte Carlo có thể là: 1) Xác định nước đi của đối thủ trong cờ vua, 2) Tính toán khả năng vượt ngân sách, 3) Xác định khả năng tuyết rơi, 4) Xác định lợi nhuận của các chiến lược giao dịch trên thị trường ngoại hối .

Câu hỏi: Tại sao Mô phỏng Monte Carlo lại tệ?

Câu trả lời: Nhược điểm duy nhất của Monte Carlo Simulation là nó không thể xem xét các cuộc suy thoái, thị trường gấu và bất kỳ cuộc khủng hoảng tài chính nào khác.

Câu hỏi: Ở Monte Carlo có đắt không?

Câu trả lời: Nếu bạn muốn ở lại Monte Carlo, nó sẽ rất tốn kém. Chi phí hig cao hơn ở hầu hết các thành phố. Cho thuê kỳ nghỉ sang trọng có thể đắt, nhưng khách sạn có thể rẻ hơn một chút so với dự kiến.

Phần kết luận

Phân tích giao dịch cổ phiếu của Mô phỏng Monte Carlo là straightosystem. Bạn cũng có thể sử dụng phương pháp này một cách linh hoạt. Khái niệm của hệ thống giao dịch chứng khoán mô phỏng Monte Carlo là mô phỏng các xu hướng trên thị trường giao dịch.

Do đó, bạn có thể nhận ra rủi ro và lợi nhuận của chiến lược giao dịch. Bạn cũng có thể sử dụng nó để mô phỏng ngoại hối. Nhưng yếu tố rủi ro và bất ổn có thể vẫn còn.

Tuy nhiên, các phương pháp xác suất có thể giúp bạn tìm ra các đặc điểm đầu vào và đầu ra. Tất cả những điều này có thể hướng dẫn bạn xác định rủi ro trong chiến lược giao dịch của mình. Vì vậy, bạn có thể đưa ra dự đoán chính xác về giao dịch của mình.

viTiếng Việt