MM a Monte Carlo analýza (díl 11.)

V dnešním článku se ukážeme jednoduchou Monte Carlo simulaci u reálného obchodního systému, který živě obchodujeme. Jedná se o Breakout na páru EURUSD, jehož křivku equity jsme si ukázali již v 9. díle, když jsme na tento systém aplikovali MM Fixed Fraction (FF) a Fixed Ratio (FR).

Než se pustíme do Monte Carlo analýzy řekněme si trochu více o parametrech tohoto systému a zopakujme si to, co jsme si ukázali v minulých dílech.

1. Křivka ekvity

2. Přehled základních parametrů systému

Toto jsou data pro obchodování s 1 minilotem (1 pip = 1 USD; tzn. ačkoliv je report v USD, ukazuje vlastně i hodnotu v pipech). Z reportu je vidět, že systém za 10 let vydělal cca 19.000 pipů, průměrný obchod je 30 pipů, longy jsou úspěšnější než shorty, Profit Factor je 1.84 atd.

3. Výsledky systému v jednotlivých letech

Zde je vidět, že výkonnost v jednotlivých letech může kolísat. Sami můžete vidět, jak se liší Net Profit (čistý zisk), Profit Factor, počet obchodů a % ziskovosti v jednotlivých letech. Data za rok 2013 jsou jen za první 2 měsíce. Výsledky za rok 2013 jsou zatím vysoko nad průměrem (PF dosahuje skoro hodnoty 3).

Je vidět, jak moc v čase osciluje hodnota Profit Factoru, počtu obchodů atd. Dříve nebo později vyvstane otázka: „Kolik vydělám na tomto systému v příštím roce?“

S odpovědí nám pomůže Monte Carlo analýza. Určitě si pamatujete na předchozí díl, kde jste si mohli stáhnout malý simulátor, kde si stiskem klávesy F9 můžeme nasimulovat libovolný počet variant vývoje obchodů. Co jsme si z minulého dílu odnesli? To, že ačkoliv máme pořád 50% pravděpodobnost výhry, záleží na pořadí obchodů. Pořadí ziskových a ztrátových obchodů určuje vývoj našeho zisku, Profit Factor, tvar ekvitní křivky atd.

Jednalo se sice o příklad s házením mincí, ale jak je vidět, obchodní systém se chová stejně (každý rok jiný celkový zisk, % úspěšnosti, jiný Profit Factor). V rámci testování jsme totiž vlastně vybrali variantu, která má nejlepší křivku equity a Profit Factor. Teď již víme, že jsme vlastně „jen“ vybrali / nalezli obchodní systém, jehož historické řazení zisků a ztrát se jeví jako velmi dobré. Je tedy zřejmé, že se jedná o stejnou věc, jako když jsme klávesou F9 prováděli různé simulace, až jsme narazili na takovou kombinaci, která měla velmi pěknou křivku ekvity. Tzn., že budoucí řazení výher a proher s velkou pravděpodobností nebude vypadat stejně. Jak tedy bude vypadat?

Nevíme, ale pomocí Monte Carlo analýzy si můžeme udělat představu o tom, jak by vypadat mohla. Provedeme 1.000 různých simulací náhodného seřazení historických zisků a ztrát našeho systému, a pak se data z těchto 1.000 simulací pokusíme zanalyzovat.

Udělat ručně 1.000 simulací by bylo poměrně zdlouhavé a tak využijeme opět excelu, v kterém jsme si vytvořili malý simulátor, který nám pomůže.

Jaké jsou parametry pro simulaci. Máme celkem 625 historických obchodů. Počáteční kapitál nastavíme na 10.000 USD. Pro simulaci MM Fixed Fraction použijeme % risku 2%. Margin na 1 kontrakt (v tomto případě obchodujeme s 1 mini lotem) je v TradeStation 500 USD. Velikost SL používáme u tohoto systému 70 pipů. Delta pro použití MM Fixed Ratio volíme 2.000 USD. Nastavíme, že chceme provést 1.000 simulací. A jelikož chceme vědět, jak bude vypadat obchodování v příštím roce, tak dosadíme jako počet simulovaných obchodů průměrný počet obchodů v roce, tedy 62.

Klikneme na „Provést simulaci“ a pojďme se podívat na výsledky.

Nebudeme si ukazovat všech 1.000 variant, jen koukněte na pár z nich. Vidíte, jak moc se může lišit výsledná equita, DD atd. Samozřejmě, abychom si udělali lepší představu, musíme výstupy agregovat:

Při použití MM Fixed Ratio (s Deltou 2.000 USD) bychom dosáhli průměrného zisku 2.010 USD. Nejlepší dosažený zisk byl 9.523 USD, nejhorší simulace dokonce znamenala ztrátu ve výši -1.107 USD.  Můžeme tedy říci, že pokud budeme výše uvedený obchodní systém obchodovat následující rok, může se náš výsledek pohybovat v rozpětí -1.100 USD až 9.500 USD. Obdobně můžeme analyzovat i DD. Vidíme, že nejhorší DD byl 14,5%. Průměrný DD je 5%. Podívejme se na veličiny zhodnocení a DD v detailu na následujících grafech:

Na grafu je vidět četnost výsledků z 1.000 simulací dle %DD. U 265 simulací byl DD 4%. Z obrázku je patrné, že s největší pravděpodobností se náš DD bude pohybovat mezi 3-6%.

Jak vypadá % zhodnocení vloženého kapitálu (v našem případě jsme začali obchodovat s 10.000 USD)

Největší pravděpodobnost je, že skončíme na zhodnocení kapitálu 10-20%. Můžeme se dočkat i zhodnocení 90-100%, ale vzhledem k tomu, že toto zhodnocení se stalo jen v 1 případu z 1.000, je to jen málo pravděpodobné. Co je zajímavé, že jen v 22 případech byl náš zisk horší než 0.

Tím, že jsme provedli 1.000 simulací, jsme dostali 1.000 různých křivek ekvity. Pojďme se podívat na 2 z nich, na tu nejlepší a nejhorší:

 

Diametrální rozdíl, co? Bohužel musíme počítat s tím, že takovýto vývoj může nastat. Je sice daleko větší pravděpodobnost, že reálná křivka, které dosáhneme, bude někde uprostřed mezi těmito křivkami, ale takhle alespoň známe „limity“ našeho systému.

Jak hodnotit toto nastavení MM? Toto nastavení se může zdát někomu poměrně konzervativní. Obchodujeme s rizikem průměrného max. DD 5%, s očekáváním zisku na úrovni 10-20%. Jak by vypadaly parametry v případě, že počáteční kapitál snížíme na 5.000 USD a ostatní parametry necháme stejné?

Absolutní výše ziskovosti i DD zůstává stejný, ale roste % podíl těchto veličin:

Je jasně vidět, že % zhodnocení vzorstlo, ale ruku v ruce s tím roste i riziko/velikost DD.  Je tedy na rozhodnutí každého, k jaké variantě se přikloní, záleží na rizikovém přístupu každého jednotlivého tradera. Obchodovat tento obchodní systém někde v rozmezí mezi těmito dvěma variantami je rozumné a mělo by zajistit dlouhodobou úspěšnost tradera.

Zklamání?! Připadá Vám zhodnocení při takovémto obchodování malé? Podívejme se tedy, jak by vypadala agresivní aplikace MM.

Než si to ukážeme, podotýkáme, že obchodovat s rizikem na úrovni toho, co je popsáno výše, je dlouhodobě správné. Ukážeme si, jak znásobit tento zisk aplikací portfolio efektu (v příštích dílech), bez toho, aniž bychom volili agresivnější MM. Ale zpět k ukázce agresivního MM. Zní to super, že Larry Williams dokázal udělat z 10.000 USD za 1 rok 1.000.000 USD. Ale nepokoušejte se ho napodobit. Larry je geniální obchodník, a obávám se, zda dosahujeme jeho kvalit. Navíc dosáhl tohoto úspěchu díky velmi agresivnímu MM.

Opět použijeme náš Breakout na EURUSD. Víme, že Optimal f pro tento systém vychází 41,6%. Zkusme tedy použít agresivni MM Fixed Fraction s % risku = 40%:

Nejvyšší dosažený zisk činil 468.802 USD! Pěkné, ale koukněte na DD. Průměr 60%! Koukněme na graf rozložení max. DD:

To už připomíná spíše ruletu! Ano, někdo možná dokáže hrát takto agresivně s kapitálem 5.000 USD. Pokuď jste bohatí a je Vám jedno, že ztratíte 5.000 USD. Ale to není konzistentí vydělávání peněz, to je spíše sázení … vsadím 5.000 USD a uvidíme, zda to vyjde či nikoliv. Hůře už to bude vypadat, pokud bychom obchodovali třeba z 50.000 USD. DD ve výši např. 80%, by znamenal ztrátu účtu ve výši 40.000 USD, a to už bude bolet trochu více :-(.

Dnes jsme Vám chtěli ukázat, jak nám může Monte Carlo analýza pomoci vidět možný vývoj obchodování našeho systému v budoucnu. Mohli bychom provádět daleko sofistikovanější analýzu dat našich 1.000 simulací, ale cílem bylo ukázat jednoduchou formou základní myšlenku této analýzy. Pro někoho je to možná zklamaní, že při opatrném MM dosahujeme zhodnocení v rozmezí pouze 10-30%, ale nezoufejte. V přištím díle se vrátíme opět k našemu simulátoru házení mincí, ale opět trochu jinak. Budeme si simulovat portfolio a ukážeme si, kolik je pravdy na tom, že díky portfoliu můžeme výrazně snížit naše riziko.

2 komentáře: „MM a Monte Carlo analýza (díl 11.)

  • 24.9.2017 (16:56)
    Permalink

    Cílem článku bylo ukázat, jak Monte Carlo analýza funguje a jak jí můžeme využít pro náš trading. Použili jsme jednoduchý excelový simulátor. Existují však profesionální softwary pro Monte Carlo analýzu např. EA Analyzer, čtěte více v sekci FX NÁSTROJE => Software & Platformy.

    Reagovat
  • 30.8.2018 (9:02)
    Permalink

    Ja nemuzu nikde stahnout montecarlo analyzer. Baner tam zadny neni.

    Reagovat

Napsat komentář

Vaše emailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *