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Dans les coulisses: FxPro SuperTrader.

La simulation Monte Carlo (MCS) est une méthode d'analyse de calcul employée par notre équipe du développement commercial pour déterminer comment une stratégie donnée est susceptible de se réaliser dans une série de situations.

  • Qu'est-ce que c'est ? Une technique statistique utilisée pour modéliser des systèmes complexes (avec des interactions complexes de plusieurs variables) et établir les cotes pour des résultats variés. Utilisée par les professionnels dans divers domaines dont la finance, la méthode convertit les incertitudes des inputs du modèle en incertitudes des outputs du modèle (résultats).
  • Origine. Créée par deux mathématiciens, von Neumann et Ulam, la méthode fut conçue après la Seconde Guerre mondiale afin de simuler le comportement de l'arme atomique, et nommée d'après le casino où l'oncle d’Ulam pariait.
  • Comment ça marche? La méthode utilise des entrées aléatoires pour modéliser le système et produire des résultats probables. Compte tenu d'une fourchette de valeurs pour chaque variable, une MCS choisira au hasard un nombre dans chaque intervalle, et notera le résultat - et répétera ce processus des millions de fois. Une fois que la simulation est pourvue d'un grand nombre de résultats, les résultats seront utilisés pour décrire la probabilité d'atteindre des résultats différents. Deux itérations de la simulation ne peuvent être identiques, mais collectivement elles construisent une image réaliste.
  • Des valeurs aléatoires sont générées avec une distribution détaillée. Il est possible de terminer le test lorsque la distribution de toutes les valeurs d'une liste de paramètres est normale. Les simulations sont aussi bonnes que leurs inputs.

Avantages de MCS

  • Résultats de probabilité. Affichage des résultats et de leur vraisemblance à partir de l’éventail des estimations en input.
  • Résultats graphiques. Les données MCS s'affichent sous une forme graphique des résultats et des risques d'occurrences.
  • L’analyse de sensibilitéaffiche les variables en entrée qui ont la plus grande incidence sur les résultats.
  • L’analyse des scénarios. estime les résultats avec la combinaison des différentes valeurs en entrée.
  • Corrélation de l'analyse des entrées. Pour comprendre l'interdépendance entre les variables en entrée.
  • L’utilisation des nombres aléatoires a l'avantage supplémentaire d'éviter le ciblage injuste de valeurs qui peuvent être connues à l'avance et obtenir de bons résultats.

MCS appliquée à Forex (exemples et avantages)

  • Use Des back-tests permettent d’obtenir des résultats pour comprendre la validité du système de trading.
  • Lorsqu'elle est utilisée pour simuler le trading, la répartition du trade (représentée par la liste historique des trades) est échantillonnée pour générer une séquence du trade. Des milliers de différentes séquences de trade sont randomisées et analysées. Le taux de rendement et de tirage sont calculés et une probabilité est attribuée à chaque résultat.
  • Construction de la séquence des trades par un échantillonnage aléatoire avec ou sans remplacement.
  • Simulateur de risque. Utile pour estimer le taux probable de rendements, tirage, risque de ruine, etc.
  • Systèmes de test de stress. Obtenez l’estimation des pires résultats / du comportement de nos systèmes, les plus mauvais perdants des essais consécutifs, du plus mauvais tirage