TRADERS´ES 02

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BÁSICOS
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podemos esbozar una estimación, basada en resultados
históricos, la experiencia de campo que tengamos, o la
experiencia pasada. Aunque esta estimación es útil, no
tenemos manera de saber lo mucho que la predicción se
corresponde con los resultados futuros reales.
La simulación de Monte Carlo (MC) nos permite dis-
poner de una interpretación probabi-
lística de nuestra predicción a futu-
ro. En pocas palabras, los resultados
de la simulación de Monte Carlo nos
darán un rendimiento estimado de
la estrategia de negociación basada
en estadísticas. Puede ayudarle a
decidir si su estrategia es robusta, la
relación beneficios/máxima pérdida
que puede esperar de su estrategia
y si debe operar esta estrategia en
absoluto o no.
¿Qué es el análisis de Monte Carlo?
La simulación de Monte Carlo crea
una lista de modelos de posibles de
resultados aleatorizando parámetros
del modelo con una distribución de
probabilidad dada. A continuación,
calcula los resultados una y otra vez,
cada vez que utiliza un conjunto di-
ferente de valores aleatorios del mo-
delo.
Una explicación muy simple se-
ría que el método de Monte Carlo se
basa en ejecutar la misma simula-
ción varias veces, cada vez haciendo
pequeños cambios aleatorios. Cuan-
to mayor sea el número de repeticio-
nes, mayor es la certeza estadística
de los resultados.
Un ejemplo de Análisis MC -
Cambio de la secuencia de las operaciones
Una prueba histórica es una simple lista de operaciones.
¿Qué se puede aleatorizar en ella? Por ejemplo, el orden
de las operaciones. El orden de las operaciones en el pa-
sado es relativamente aleatorio. Si su sistema tiene una
En la Figura 1 se puede ver el sistema.
Fuente: Gráfico por el autor
G1) Curva de patrimonio del sistema original
En esta tabla se ven algunas estadísticas del rendimiento del sistema en base a diferentes niveles de con-
fianza.
Fuente:
G2) Resultados del análisis de Monte Carlo
La simulación de Monte Carlo (MC) nos
permite disponer de una interpretación
probabilística de nuestra predicción a futuro.