Skip to main content
Дорожка Monte Carlo simulation
13 / 26
Поиск по архивуБиблиотека
Библиотека

2003выпуск C111-11

Оцените механическую торговую систему со стоп-лосс ордером и симуляцией Монте-Карло

Механическая торговая система — это полный набор правил входа и выхода. Стоп-лосс ордер может ограничить убыток на фиксированном расстоянии в пунктах от цены исполнения, а симуляцию Монте-Карло можно применить к готовому файлу результатов, чтобы получить распределение процентных доходностей.

  • Задайте механическую торговую систему как полный набор правил входа и выхода, например покупку или продажу в шорт на следующем баре при смене состояния zigzag-тренда.
  • Прикрепите стоп-лосс ордер так, чтобы выход из длинной позиции или покрытие короткой происходили на фиксированном расстоянии в пунктах от цены исполнения, ограничивая убыток до удержания позиции.
  • Примените симуляцию Монте-Карло к готовому файлу результатов. Повторные испытания одного и того же набора правил должны давать разные траектории капитала.
  • Сведите испытания к распределению процентных доходностей, включая описанный случай, в котором половина испытаний потеряла более 19000.
Записи этого разбора3 записи
Текущая дорожкаMonte Carlo simulation51 разборStop-loss order297 разборовMechanical trading system322 разбора

Рассматривайте систему как полный набор правил

Механическую торговую систему можно задать как полный набор правил входа и выхода. Одна из форм — покупать или продавать в шорт на следующем баре при смене состояния zigzag-тренда.

Ту же механическую процедуру zigzag-тренда можно применять как к цене, так и к расчётной серии. Оценивается проверяемый набор правил, а не один нанесённый на график индикатор.

Прикрепите стоп-лосс ордер до удержания позиции

Стоп-лосс ордер можно прикрепить к механической торговой системе так, чтобы выход из длинной позиции или покрытие короткой происходили на фиксированном расстоянии в пунктах от цены исполнения. Стоп-лосс ордер ограничивает убыток до удержания позиции.

Примените симуляцию Монте-Карло к готовому файлу

Инструмент симуляции Монте-Карло можно применить к готовому файлу результатов механической системы, не требуя программирования симуляции внутри исходной стратегии.

Повторные испытания симуляции Монте-Карло одного и того же механического набора правил дают разные траектории капитала — в этом и состоит назначение симуляции. Результаты можно свести к распределению процентных доходностей, включая описанный случай, в котором половина испытаний потеряла более 19000.

Распределение прибыли типичной механической торговой системы

Трейдер должен увидеть, что результаты закрытых сделок не образуют гладкий колокол: 262 сделки попадают в единственную корзину прибыли $100–200, тогда как убыточные сделки распределены реже и достигают пика лишь около 26 в районе убытка $300. Эти целочисленные высоты сняты с подписей, напечатанных на каждом столбце исходной гистограммы распределения прибыли, которую совет Wealth-Lab о торговле как в казино затем ресемплирует для испытаний Монте-Карло.
Трейдер должен увидеть, что результаты закрытых сделок не образуют гладкий колокол: 262 сделки попадают в единственную корзину прибыли $100–200, тогда как убыточные сделки распределены реже и достигают пика лишь около 26 в районе убытка $300. Эти целочисленные высоты сняты с подписей, напечатанных на каждом столбце исходной гистограммы распределения прибыли, которую совет Wealth-Lab о торговле как в казино затем ресемплирует для испытаний Монте-Карло.Typical mechanical system trade list

Каждый столбец — это корзина прибыли $100. Числа — целые, напечатанные на гистограмме, а не интерполированные высоты столбцов. Исходная ось продлена за последнюю занятую корзину, примерно до $1,800.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
13 из 26 в дорожке «Monte Carlo simulation»
20051-5 с.Дальше про «Monte Carlo simulation»Оценка ротации по рангам моментума при портфельных ограниченияхОтносительная сила сравнивает одну бумагу с другой на выбранном окне, и оценка ставила вопрос, может ли это ранжирование стать портфельной процедурой, а не широким скрином или сортировкой по крайним тайлам.
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
По областиСтатистические тесты95 разборовПо году2003164 разбора
Все 51 разбор с записью «Monte Carlo simulation»
Тоже про «Monte Carlo simulation»5 разборов
1996Построение правил фейда на основе эмпирической гистограммы отклонений2014Оценка границ стопа и цели перед фейдом крупных движений1989Построение синтетических цен из карт хаоса с holdout-проверкой1989Ценовые ряды с известным смещением для оценки систем2013Вход, выход и воздержание как одна проверяемая процедура