การจำลองแบบมอนติคาร์โลในการทดสอบย้อนหลัง: ทำไมเทรดเดอร์ทุกคนจึงต้องการมัน

เมื่อคุณกำลังทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายเพื่อวัดศักยภาพในการทำกำไร การทดสอบย้อนหลังถือเป็นขั้นตอนสำคัญ

แต่การหยุดเพียงแค่ผลตอบแทนรวมของกลยุทธ์ในการทดสอบย้อนหลังนั้นไม่เพียงพอ

มีตัวชี้วัดมากมายที่ควรศึกษาเพื่อประเมินความมีชีวิตของกลยุทธ์ และดูว่ากลยุทธ์นั้นจะบรรลุเป้าหมายของคุณหรือไม่

การจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่สามารถใช้เพื่อทดสอบความเครียดในกลยุทธ์การซื้อขาย มันรันผลการทดสอบย้อนหลังผ่านสถานการณ์ที่เป็นไปได้หลายร้อยหรือหลายพันสถานการณ์ ซึ่งช่วยให้เทรดเดอร์ค้นพบจุดอ่อนและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ฉันพบว่าการจำลองแบบ Monte Carlo มีประโยชน์มาก และในบทความนี้ ฉันจะแสดงให้คุณเห็นว่าการจำลองเหล่านี้ทำงานอย่างไร วิธีการจำลอง และวิธีการใช้ข้อมูลจากการจำลองเพื่อตัดสินใจซื้อขาย

พื้นฐานของการจำลองมอนติคาร์โล

เมื่อคุณซื้อสินค้าผ่านลิงก์ใดลิงก์หนึ่งบนเว็บไซต์ของเรา เราอาจได้รับค่าคอมมิชชั่นจากพันธมิตร

ต่อไปนี้เป็นประวัติความเป็นมาเล็กๆ น้อยๆ และองค์ประกอบสำคัญเกี่ยวกับวิธีการทำงานของการจำลอง

พวกเขาจะช่วยให้คุณเข้าใจถึงคุณค่าของสิ่งเหล่านี้และวิธีใช้ในกระบวนการทดสอบย้อนกลับของคุณ

ภาพรวมทางประวัติศาสตร์

มีการถกเถียงกันมากมายว่าใครเป็นผู้สร้างวิธีนี้และได้รับการพัฒนามานานแค่ไหนแล้ว

นักประวัติศาสตร์บางคนเชื่อ ว่าวิธีการที่คล้ายกันนี้ถูกนำมาใช้ตั้งแต่สมัยบาบิโลนโบราณ

เมื่อคุณลองคิดดู กระบวนการนี้ค่อนข้างเป็นเรื่องธรรมดา

ดังนั้นจึงน่าจะมีการใช้งานมายาวนานไม่ใช่แค่ในยุคปัจจุบันเท่านั้น

อย่างไรก็ตาม ชื่อ “Monte Carlo Simulation” ดูเหมือนว่าได้รับการพัฒนาในช่วงทศวรรษที่ 1940 โดยตั้งชื่อตามคาสิโน Monte Carlo ที่มีชื่อเสียงในโมนาโก เนื่องจากองค์ประกอบของโอกาสและการสุ่ม

หลักการทางสถิติ

โดยพื้นฐานแล้ว Monte Carlo Simulation อาศัย กฎแห่งตัวเลขขนาดใหญ่–

คุณใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้โดยสร้างตัวอย่างสุ่มจำนวนมากเพื่อแสดงการแจกแจงทางสถิติ

ทฤษฎีก็คือผลลัพธ์จะมาบรรจบกันตามค่าที่คาดหวังเมื่อจำนวนการจำลองเพิ่มขึ้น

โดยถือว่า:

• โดยทั่วไปผลลัพธ์ที่แท้จริงสามารถกำหนดได้จากความน่าจะเป็นที่ได้รับจากการจำลองหลายๆ ครั้ง
• คุณสมบัติทางสถิติ (เช่นค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน) เป็นที่รู้จัก
• ที่ ฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าจะเป็น (PDF) แสดงถึงเงื่อนไขพื้นฐานอย่างเพียงพอ

ส่วนประกอบอัลกอริทึม

การใช้การจำลองมอนติคาร์โลเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:

1. กำหนดโดเมน: ระบุอินพุตที่เป็นไปได้ที่ส่งผลต่อโมเดลของคุณ เมื่อใช้การจำลองกับข้อมูลการทดสอบย้อนหลัง โดเมนจะเป็นการซื้อขายการทดสอบย้อนหลังจริง
2. สร้างอินพุตแบบสุ่ม: สร้างตัวแปรสุ่มที่เลียนแบบพฤติกรรมของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ในการทดสอบย้อนหลัง ตัวแปรสุ่มมักจะเป็นลำดับในการดำเนินการซื้อขาย แต่สามารถใช้ตัวแปรอื่นๆ ได้ เช่น เปอร์เซ็นต์การชนะโดยรวมและการข้ามการซื้อขายแบบสุ่ม
3. การจำลองการคำนวณ: รันโมเดลจำลองโดยใช้อินพุตเหล่านี้เพื่อสร้างผลลัพธ์
4. ผลลัพธ์รวม: ทำการจำลองหลายครั้งเพื่อสร้างการกระจายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ด้วยความช่วยเหลือของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ คุณสามารถรันการจำลองได้หลายพันครั้งจนถึงศูนย์ในผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุด

ด้วยการใช้ส่วนประกอบเหล่านี้ Monte Carlo Simulation สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความเสี่ยงและความไม่แน่นอนของแบบจำลองทางการเงินของคุณ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทดสอบย้อนหลังที่มีประสิทธิภาพ

การประยุกต์ใช้ใน Backtesting

Monte Carlo Simulation เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายย้อนหลัง ช่วยให้คุณเข้าใจความเสี่ยงและผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นโดยการจำลองสภาวะตลาดต่างๆ

การสร้างพารามิเตอร์

ขั้นแรก คุณต้องกำหนดตัวแปรที่จะส่งผลต่อกลยุทธ์การซื้อขายของคุณ

ซึ่งรวมถึงเงินทุนเริ่มต้น ขนาดของตำแหน่ง ระดับการหยุดขาดทุน และเป้าหมายกำไร

ด้วยการตั้งค่าพารามิเตอร์เหล่านี้ Monte Carlo Simulation ช่วยให้คุณทดสอบกลยุทธ์กับผลลัพธ์ต่างๆ เพื่อวัดประสิทธิภาพของกลยุทธ์

การสร้างแบบจำลองสถานการณ์ตลาด

ถัดไป คุณจะสร้างสถานการณ์สมมติทางการตลาดจำนวนมากโดยใช้ข้อมูลราคาในอดีต

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการสุ่มคำสั่งซื้อขายและพิจารณาความผันผวน/ความสัมพันธ์ระหว่างเครื่องมือต่างๆ

จากนั้นคุณสามารถใช้กลยุทธ์การซื้อขายของคุณกับสถานการณ์จำลองเหล่านี้เพื่อวัดประสิทธิภาพภายใต้สภาวะตลาดสมมุติต่างๆ

การประเมินความเสี่ยงและการจัดการ

สุดท้ายนี้ การจำลองจะให้การกระจายผลตอบแทนที่เป็นไปได้ ช่วยให้คุณประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ของคุณ

ที่นี่คุณจะตรวจสอบเมตริกหลักๆ เช่น:

• การขาดทุนสูงสุด: การลดลงสูงสุดจากจุดสูงสุดสู่จุดสูงสุดในมูลค่าพอร์ตโฟลิโอของคุณ
• มูลค่าที่มีความเสี่ยง (VaR): ที่ การสูญเสียมูลค่าที่อาจเกิดขึ้น ของพอร์ตโฟลิโอในช่วงเวลาที่กำหนดสำหรับช่วงความเชื่อมั่นที่กำหนด
• ความน่าจะเป็นของกำไร/ขาดทุน: โอกาสที่กลยุทธ์ของคุณจะส่งผลให้เกิดกำไรหรือขาดทุน

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งกลยุทธ์ ปรับปรุงแนวทางปฏิบัติในการบริหารความเสี่ยง และปรับความคาดหวังของคุณให้สอดคล้องกับความเป็นจริงจำลองของกลยุทธ์

วิธีทำการจำลองมอนติคาร์โลหลังการทดสอบย้อนกลับ

ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น ซอฟต์แวร์ทำให้การจำลองเป็นเรื่องง่าย

อันดับแรก, การทดสอบย้อนหลัง กลยุทธ์การซื้อขายของคุณ

นี่อาจจะเป็นการ การทดสอบย้อนกลับอัตโนมัติหรือด้วยตนเอง–

จากนั้น บอกให้ซอฟต์แวร์จำลองทำการจำลองจำนวน X โดยอิงจากการซื้อขายย้อนหลังจริงของคุณ

ปกติแล้วฉันใช้การจำลอง 1,000 ครั้ง แต่คุณสามารถใช้ได้มากหรือน้อย ขึ้นอยู่กับเป้าหมายของคุณ

มีแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์มากมายที่สามารถทำได้ แต่ฉันใช้ ตลาดเปลือย–

มันมีความสมดุลที่ดีระหว่างความง่ายในการใช้งานและการให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์แก่ฉัน

ฉันเพียงบอกซอฟต์แวร์ถึงพารามิเตอร์ของการทดสอบ และนี่คือรายงานที่สร้างขึ้น

คลิกที่แผนภูมิเพื่อดูภาพหน้าจอในแท็บอื่น

อย่างที่คุณเห็น ฉันสามารถสุ่มตำแหน่งที่ข้าม การคลาดเคลื่อนของราคา และลำดับการซื้อขายของฉันได้

การข้ามการซื้อขายแบบสุ่มเป็นวิธีที่ดีในการบัญชีการซื้อขายที่คุณจะพลาดเนื่องจากคุณไม่ได้ใช้งานคอมพิวเตอร์ ในช่วงลาพักร้อน ฯลฯ

ความจริงที่ว่าการจำลองทั้งหมดข้างต้นแสดงผลลัพธ์ที่คล้ายกันมากถือเป็นสัญญาณที่ดี

แต่นั่นเป็นเพียงส่วนเล็กๆ เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ผลลัพธ์การจำลอง

หลังจากเสร็จสิ้นการจำลองมอนติคาร์โลแล้ว คุณจะพบข้อมูลมากมาย

สิ่งสำคัญคือต้องวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเป็นระบบเพื่อพิจารณาประสิทธิภาพของกลยุทธ์ของคุณ

เส้นโค้งส่วนของผู้ถือหุ้น

ขั้นแรก ดูเส้นโค้งอิควิตี้ของคุณ

เส้นโค้งแนวโน้มขาขึ้นอย่างต่อเนื่องบ่งชี้ถึงกลยุทธ์ที่อาจประสบความสำเร็จ

ตามที่เห็นข้างต้น เป็นสัญญาณที่ดีหากการจำลองมีความคล้ายคลึงกันมาก

หากผลลัพธ์แตกต่างกันมาก นั่นอาจเป็นกลยุทธ์ที่มีความเสี่ยงเนื่องจากผลลัพธ์มีความน่าเชื่อถือน้อยกว่า

การวัดประสิทธิภาพ

หากต้องการวัดศักยภาพของกลยุทธ์ของคุณ ให้มุ่งเน้นไปที่เมตริกที่เฉพาะเจาะจง:

• ผลตอบแทนที่คาด: คำนวณค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์การจำลองเพื่อวัดประสิทธิภาพที่คาดหวัง
• การขาดทุนสูงสุด: ดูการขาดทุนสูงสุดจากการจำลองทั้งหมด นี่จะทำให้คุณเข้าใจสถานการณ์กรณีที่เลวร้ายที่สุดของคุณได้
• ชัยชนะโดยเฉลี่ยเทียบกับการสูญเสียโดยเฉลี่ย: นี่เป็นสิ่งสำคัญมาก ผู้ชนะของคุณกำลังชดเชยผู้แพ้ของคุณหรือไม่? ตัวชี้วัดนี้จะบอกคุณและยังแสดงให้คุณเห็นว่าคุณสามารถคาดหวังผลกำไรได้มากเพียงใด

การใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ คุณสามารถสร้างความเข้าใจตามข้อเท็จจริงเกี่ยวกับจุดแข็งและจุดอ่อนของกลยุทธ์ของคุณได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและข้อจำกัด

การใช้การจำลองมอนติคาร์โลในการทดสอบย้อนหลังให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับแบบจำลองทางการเงิน

แต่ต้องมีการดำเนินการอย่างระมัดระวังและรับทราบข้อจำกัดเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิผล

รับประกันความแม่นยำของแบบจำลอง

เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการจำลองมอนติคาร์โลในการทดสอบย้อนหลัง คุณต้องป้อนข้อมูลคุณภาพสูง

คุณภาพของข้อมูล เป็นสิ่งสำคัญยิ่งเนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือของการจำลอง

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รับข้อมูลที่สะอาดและได้รับจากแหล่งที่มาทุกครั้งที่เป็นไปได้

นี่หมายถึงการรับโดยตรงจากการแลกเปลี่ยนหรือนายหน้า

ผู้ให้บริการข้อมูลบุคคลที่สามที่เชื่อถือได้ก็เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเช่นกัน

ต่อไปจ้าง การตรวจสอบข้าม เทคนิคในการทดสอบความทนทานของแบบจำลองของคุณ

สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลของคุณออกเป็นชุดการเพิ่มประสิทธิภาพและชุดการตรวจสอบเพื่อป้องกันการโอเวอร์ฟิต

การทดสอบย้อนกลับกับข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในกระบวนการปรับให้เหมาะสมจะช่วยให้คุณเข้าใจว่ากลยุทธ์สามารถรับมือกับสถานการณ์ที่ไม่คาดฝันได้ดีเพียงใด

ข้อผิดพลาดทั่วไป

ข้อผิดพลาดอย่างหนึ่งในการใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลคือการประเมินบทบาทของต่ำเกินไป ความผิดปกติของตลาดซึ่งสามารถบิดเบือนผลลัพธ์ได้

ระวัง ฟิตติ้งมากเกินไป, แบบจำลองที่ทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลในอดีตอาจไม่จำเป็นต้องทำนายสถานการณ์ในอนาคตได้อย่างแม่นยำเนื่องจากลักษณะที่ซับซ้อน

ตรวจสอบอีกครั้งว่ามีการใช้กลยุทธ์การซื้อขายของคุณอย่างสม่ำเสมอ

หากคุณเปลี่ยนกลยุทธ์ในระหว่างการทดสอบ ผลลัพธ์ของคุณจะไม่เป็นตัวแทนกลยุทธ์ของคุณได้อย่างถูกต้องและมีแนวโน้มว่าจะล้มเหลวอย่างมาก

สุดท้ายนี้ ตรวจสอบว่าคุณบัญชีค่าใช้จ่ายต่างๆ เช่น ค่าคอมมิชชั่น ค่าธรรมเนียม สเปรด สวอป และสลิปเพจอย่างเหมาะสม

เทคนิคการจำลองขั้นสูง

เมื่อพลังการคำนวณเพิ่มขึ้น คุณสามารถปรับปรุงเทคนิคการจำลองมอนติคาร์โลได้โดยการบูรณาการ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อตรวจจับรูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล

กำลังทดลองกับ การคำนวณแบบขนาน สามารถเพิ่มความเร็วในการจำลองได้อย่างมาก ทำให้มีสถานการณ์ที่หลากหลายขึ้น และเพิ่มการวนซ้ำเพื่อการทดสอบย้อนกลับที่ครอบคลุมมากขึ้น

โปรดจำไว้ว่าการจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังแต่สามารถผิดพลาดได้ และผลลัพธ์ของคุณจะขึ้นอยู่กับความถูกต้องของสมมติฐานและขอบเขตของข้อมูลของคุณ

รับข่าวสารเกี่ยวกับความก้าวหน้าล่าสุดในเทคนิคการจำลองเพื่อให้การทดสอบย้อนหลังของคุณมีประสิทธิภาพและให้ข้อมูล

บทสรุป

การเพิ่มโปรโตคอลการจำลอง Monte Carlo ให้กับกระบวนการทดสอบย้อนหลังของคุณเป็นวิธีง่ายๆ ในการทำความเข้าใจว่ากลยุทธ์การซื้อขายของคุณมีความเสี่ยงเพียงใด

เนื่องจากการทดสอบย้อนหลังจะให้ผลลัพธ์เดียวต่อตลาดและกรอบเวลา การสุ่มการซื้อขายของคุณด้วยการจำลองมอนติคาร์โลจะทำให้คุณได้รับเซสชันการทดสอบย้อนหลังหลายร้อยหรือหลายพันครั้งอย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยกลยุทธ์การซื้อขายเดียวกันและข้อมูลในอดีตที่เหมือนกัน

สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเห็นว่ามีความแปรปรวนมากน้อยเพียงใดระหว่างการจำลองแต่ละครั้งและจำนวนเงินที่ขาดทุนสูงสุดของคุณในกรณีที่เลวร้ายที่สุด

คุณยังสามารถทำการจำลองมอนติคาร์โลกับผลการซื้อขายสดของคุณได้

มันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากที่ควรอยู่ในกล่องเครื่องมือของเทรดเดอร์ทุกคน