Skip to main content
Дорожка Monte Carlo simulation
24 / 26
Библиотека

2017выпуск C0116-19

Four-sleeve границы annual-loss методом Монте-Карло

Смешанная по инструментам книга позиций рассматривается как поиск наилучшего доступного компромисса риск/доходность среди случайных величин. Monte-carlo-resampling превращает журнал сделок в тысячи синтетических лет, чтобы четыре independent-sleeves можно было сопоставить с drawdown-limit на хвосте annual-loss.

  • Пригодная выборка риска охватывает несколько рыночных условий и удовлетворяет нижнему порогу trades-per-parameter, чтобы оценки профит-фактора и винрейта были статистически содержательными.
  • Monte-carlo-resampling восстанавливает годовое распределение исходов из дневных прибылей, потому что одиночная траектория эквити не считается проверкой риска.
  • Четыре independent-sleeves представлены как в целом достаточные, чтобы снизить вероятность годового убытка; восемь позиций сталкиваются с убывающей отдачей, и не утверждается, что ожидаемая прибыль растет.
  • drawdown-limit ограничивает время под риском, одновременную экспозицию и риск разорения до выставления следующего ордера.
Записи этого разбора3 записи

Книга случайных величин

Смешанная по инструментам книга позиций рассматривается как поиск наилучшего доступного компромисса риск/доходность среди случайных величин, а не как требование стремиться к высокой доходности.

Пригодная выборка риска описывается как история результатов, которая охватывает несколько рыночных условий и содержит достаточно сделок, чтобы оценки профит-фактора и винрейта были статистически содержательными. Системам с несколькими свободными параметрами задается нижний порог trades-per-parameter в 30 исторических сделок на параметр, поэтому пересечению скользящих средних с двумя длинами отводится минимум 60 сделок, чтобы ограничить подгонку при оптимизации.

Одиночная траектория эквити — не проверка риска

Одиночная траектория эквити отвергается как проверка риска, потому что повторные тесты тех же правил все равно могут давать большие различия кривой капитала. Риск разорения описывается как более высокий до того, как на счете сформирована подушка.

Monte-carlo-resampling дневных прибылей

Monte-carlo-resampling преобразует историю сделок в дневные прибыли, извлекает эти дневные прибыли с возвращением 260 раз, чтобы сформировать один синтетический год, и повторяет этот год 5,000 или 10,000 раз, чтобы построить распределение исходов.

Это повторно выбранное годовое распределение рассматривается как приблизительно нормальное, поэтому ожидание и точки one-sigma и two-sigma можно считать с него как sigma-band. В иллюстрации полностью инвестированной single-name позиции breakeven-or-better лежит за нижней точкой one-sigma, тогда как вероятность годового убытка остается высокой.

Четыре independent-sleeves и хвост убытка

Увеличение числа независимых одновременных позиций в четыре раза, как утверждается, уменьшает дисперсию годового распределения вдвое, потому что удвоение независимых выборок снижает дисперсию на square root of two. Independent-sleeves — это параллельные, несинхронизированные позиции, каждая из которых берет собственные сигналы, так что дневные результаты не привязаны к одной бумаге.

Разделение того же капитала на четыре несинхронизированные позиции с независимыми сигналами представлено как в целом достаточное, чтобы снизить вероятность годового убытка в хорошо специфицированной системе. Восемь позиций снова уменьшили бы дисперсию вдвое, но сталкиваются с убывающей отдачей и ограничениями капитала, и не утверждается, что ожидаемая прибыль растет.

Время под риском и drawdown-limit

cyclic-hold, который в среднем длится около 10 дней от впадины до пика, противопоставляется следованию за трендом как способ держать среднее время под риском короче. Следование за трендом характеризуется пробными входами, быстрыми выходами при неудавшихся началах, более высоким профит-фактором и более низким винрейтом.

drawdown-limit — это предторговая и внутриторговая граница на время под риском, одновременную экспозицию и вероятность раннего разорения, задаваемая до выставления следующего ордера.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
24 из 26 в дорожке «Monte Carlo simulation»
201836-39 с.Дальше про «Monte Carlo simulation»Когда выводить механическую систему с лимитами просадки Монте-КарлоМеханическую торговую систему строят, кодируя выявленный паттерн рыночного поведения как одну процедуру входа, выхода и связанных решений.
Все разборы дорожки · 26 разборов
  1. 1989Ценовые ряды с известным смещением для оценки систем
  2. 1989Построение синтетических цен из карт хаоса с holdout-проверкой
  3. 1991Замыкание контура обратной связи в симуляциях аукционного рынка
  4. 1994Оценка восьмилетних электоральных режимов
  5. 1995Построение эквити против плеча на ресэмплированных сделках
  6. 1995Леверидж по акциям из сложной доходности и стоимости маржи
  7. 1996Построение и оптимизация профилей размера позиции по волатильности
  8. 1996Построение правил фейда на основе эмпирической гистограммы отклонений
  9. 1998Волатильность траектории доходности и бремя восстановления
  10. 1999Проверки Монте-Карло за пределами одной исторической траектории
  11. 2002Траектории эквити методом Монте-Карло из винрейта и профит-фактора
  12. 2003Проверка небольшого преимущества системы с помощью моделирования Монте-Карло
  13. 2003Оцените механическую торговую систему со стоп-лосс ордером и симуляцией Монте-Карло
  14. 2005Оценка ротации по рангам моментума при портфельных ограничениях
  15. 2009Ограниченный риск и rank-rotation при построении портфеля
  16. 2010Календарь для робастности walk-forward и оценки методом Монте-Карло
  17. 2012Рассматривайте представление оптимизации как протокол оценки
  18. 2013Вход, выход и воздержание как одна проверяемая процедура
  19. 2014Оценка границ стопа и цели перед фейдом крупных движений
  20. 2014Оценка системных выходов, когда рынки становятся шумнее
  21. 2015Синтетики с памятью для спектров доминантного цикла
  22. 2015Построение прогнозов подразумеваемой волатильности на следующую сессию путём переупорядочивания закрытий
  23. 2016Механические системы как завод с контрольными воротами
  24. 2017Four-sleeve границы annual-loss методом Монте-Карло
  25. 2018Когда выводить механическую систему с лимитами просадки Монте-Карло
  26. 2020Рассматривайте проектирование механической системы как жизненный цикл повторной валидации
Все 51 разбор с записью «Monte Carlo simulation»
Тоже про «Monte Carlo simulation»5 разборов