Quanto è affidabile la Vostra Strategia?

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Introduzione all’Analisi Monte Carlo

» L’analisi Monte Carlo (o simulazione) è una tecnica basata sulle statistiche che può essere utilizzata nel trading come aiuto per stimare il rischio e la redditività della vostra strategia di trading in modo più realistico.

L’incertezza nel Pronosticare le Future Performance di Trading

I risultati storici di una strategia di trading  ci  informano solo su come una strategia si è comportata nel passato. Quando facciamo delle previsioni per il futuro sulla performance di una strategia, combattiamo contro l’incertezza. Non importa quante informazioni storiche  abbiamo, non possiamo sapere con certezza cosa ci riserva il futuro. Possiamo solo trarre una stima, basata sui risultati storici, sulle competenze nel settore o sulle esperienze passate. Mentre questa stima può risultarci utile, non abbiamo  modo di sapere quanto la previsione corrisponda ai reali risultati futuri.

La simulazione MonteCarlo (MC) ci permette di avere un’interpretazione probabilistica delle nostre previsioni future. In termini semplici – i risultati della simulazione MonteCarlo ci danno una stima sulla performance della strategia di trading in base alle statistiche. Può aiutarci a decidere se la nostra strategia è robusta, quale profitto / drawdown possiamo aspettarci dalla nostra strategia e se è davvero il caso di tradare questa strategia.

Cos’è l’analisi MonteCarlo?

La simulazione MonteCarlo costruisce un elenco di modelli di possibili risultati randomizzando i parametri del modello  con una specifica distribuzione della probabilità. Quindi, cal- cola i risultati ripetutamente, usando ogni volta una diversa serie di valori casuali nel modello.

Per dare una spiegazione molto semplice – Il fondamento del metodo Monte Carlo sta nell’eseguire la stessa simulazione per un certo numero di volte, ogni volta con piccoli cambiamenti casuali. Maggiore è il numero delle ripetizioni, migliore sarà la rilevanza statistica dei risultati.

Un Esempio di Analisi MC Cambiando l’Ordine dei Trade

Una strategia di back test è solitamente un semplice elenco di trade. Cosa può essere randomizzato in questo caso? Per esempio, l’ordine dei trade. L’ordine dei trade nel passato è relativamente casuale. Se il vostro sistema ha il 60 per cento di redditività, allora ci si può aspettare che il 60 per cento di tutti i trade siano redditizi e il 40 per cento perderanno, ma non si può prevedere l’ordine in cui arriveranno.

Rimescolando semplicemente i trade, il vostro profitto finale rimarrà uguale, ma il vostro drawdown può cambia- re molto. Invece di un drawdown del dieci per cento potreste ritrovarvi con un drawdown del 30 per cento solamente cambiando l’ordine dei trade. Quindi, di quale valore dovreste fidarvi? Cosa dovreste aspettarvi in futuro?

La risposta sta nelle statistiche, cioè nelle fondamenta di MonteCarlo. Potete lasciare che un program- ma esegui questo rimescolamento un centinaio di volte e vedrete qual  è il migliore, il peggiore e il medio drawdown raggiunto durante queste esecuzioni casuali. Nella Figura 1 potete vedere il sistema. Nella Figura 3 potete vedere 100 equity diverse usando lo stesso sistema. L’unica cosa che abbiamo fatto è quella di cambiare l’ordine dei trade.


Come vengono calcolati questi Valori?

È piuttosto semplice. La prima riga è il risultato per la strategia originale, il resto sono livelli di certezza (o probabili- tà) calcolati utilizzando l’analisi Monte-Carlo. I numeri sulla sinistra sono livelli di certezza – ci dicono con quale certezza (probabilità) possiamo aspettarci che i risultati siano uguali o migliori rispetto a una riga corrispondente.

Per esempio, valori con un livello di certezza del 95 per cento indicano che da tutte e 100 le simulazioni casuali effettuate, 95 di esse (95 per cento) hanno avuto valori uguali o migliori rispetto ai valori del livello di certezza.

Oppure, in altre parole, c’è soltanto una probabilità del cinque per cento che il drawdown sia peggiore del 30.7 per cento. Il 95 per cento è il solito livello di certezza da prendere in considerazione. Potremmo realisticamente aspettarci che i risultati del sistema siano uguali o migliori dei valori in questo livello di certezza.

Quali Caratteristiche Possono essere Randomizzate nell’Analisi MonteCarlo?

Quando lavoriamo con risultati di trading storici o di back test, tutto quello che abbiamo è un elenco di trade del passato. Cosa possiamo fare con essi?

  1. Cambiare l’Ordine dei Ci sono due possibilità: in una variante mescoliamo casualmente l’ordine dei trade. In una variante di ricampionamento più casuale di questo test, i trade non sono solamente mescolati. Il programma invece, sceglie storicamente in modo casuale il numero totale dei trade dal gruppo di tutti i trade. La differenza sta nel fatto che in questo metodo l’elenco dei trade potrebbe non essere uguale. Potrebbe scegliere un trade più volte mentre altri trade potrebbero non essere mai scelti.
  2. Saltare dei Possiamo avere un risultato dove alcuni trade saranno omessi in modo casuale (con una data probabilità). Nel trading reale spesso si può saltare un trade a causa della piattaforma o per un errore di internet, o semplicemente perché avete smesso di tradare per un certo periodo. Questo test vi darà un’idea di come potrebbe sembrare la curva dell’equity se alcuni trade venissero saltati casualmente.

Uso Pratico dell’Analisi MonteCarlo

Quest’analisi dovrebbe essere uno dei passaggi finali nello sviluppo della strategia. Prima di iniziare a tradare qualsiasi strategia, dovreste eseguire una simulazione Monte- Carlo per stimare aspettative più realistiche di drawdown e di profitto.

Livello di aspettativa e numero di simulazioni – è una buona regola generale guardare il 95 per cento del livello di aspettativa ed eseguire almeno 100 simulazioni. Più simulazioni vi daranno altri valori statistici e un livello del 95 per cento significa che abbiamo solo il 5 per cento di probabilità che i risultati saranno peggiori di quanto simulato. I valori del Drawdown e dell’Utile Netto – dovreste guardare ai valori generati dalla simulazione MonteCarlo come a qualcosa che potrebbe accadere – e considerare se siete disposti a tradare la strategia con una tale aspettativa di profitto e di rischio.

a cura di  http://www.traders-mag.it/

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