Saat menguji strategi perdagangan untuk mengevaluasi potensi keuntungannya, pengujian ulang adalah langkah penting.
Namun tidak cukup hanya berhenti pada keuntungan total dari strategi yang sudah teruji.
Ada banyak metrik yang harus dipelajari untuk mengevaluasi kelayakan suatu strategi dan apakah strategi tersebut akan mencapai tujuan Anda.
Simulasi Monte Carlo adalah teknik matematika yang dapat digunakan untuk menguji strategi perdagangan. Ini menguji kembali ribuan hasil di ratusan atau bahkan kemungkinan skenario, yang membantu pedagang mengungkap kelemahan dan potensi masalah.
Saya menemukan simulasi Monte Carlo sangat berguna dan dalam artikel ini saya akan menunjukkan cara kerjanya, cara menjalankan simulasi, dan cara menggunakan data dari simulasi untuk membuat keputusan perdagangan.
Dasar-dasar simulasi Monte Carlo
Saat Anda membeli sesuatu melalui salah satu tautan di situs kami, kami dapat memperoleh komisi afiliasi.
Berikut beberapa latar belakang sejarah dan fakta penting tentang cara kerja simulasi.
Mereka akan membantu Anda memahami nilainya dan bagaimana menggunakannya dalam proses backtesting Anda.
Tinjauan sejarah
Ada banyak perdebatan mengenai siapa yang menciptakan metode ini dan berapa lama metode ini dikembangkan.
Beberapa sejarawan percaya bahwa metode serupa telah digunakan di Babilonia kuno.
Jika dipikir-pikir, proses ini cukup masuk akal.
Jadi masuk akal kalau sudah digunakan sejak lama, tidak hanya di era modern saja.
Namun, nama “Simulasi Monte Carlo” tampaknya telah dikembangkan pada tahun 1940-an, diambil dari nama Kasino Monte Carlo yang terkenal di Monaco karena unsur peluang dan keacakannya.
Prinsip statistik
Pada dasarnya, simulasi Monte Carlo terhubung ke Hukum bilangan besar.
Anda dapat memanfaatkan hal ini dengan menghasilkan sampel acak dalam jumlah besar untuk mewakili distribusi statistik.
Teorinya adalah bahwa hasilnya menyatu dengan nilai yang diharapkan seiring dengan bertambahnya jumlah simulasi.
Ini diasumsikan bahwa:
- Hasil sebenarnya umumnya dapat ditentukan oleh probabilitas yang diperoleh melalui banyak simulasi
- Sifat statistik (seperti mean dan varians) diketahui
- Anda Fungsi kepadatan probabilitas (PDF) cukup mewakili kondisi yang mendasarinya
Komponen algoritma
Menerapkan simulasi Monte Carlo melibatkan langkah-langkah berikut:
- Tentukan domain: Identifikasi kemungkinan masukan yang memengaruhi model Anda. Saat menggunakan simulasi dengan data backtesting, domain tersebut akan menjadi operasi backtesting sebenarnya.
- Hasilkan masukan secara acak: Buat variabel acak yang meniru perilaku data dunia nyata. Dalam backtesting, variabel acak biasanya merupakan urutan operasi yang dijalankan. Namun Anda dapat menggunakan variabel lain, seperti tingkat kemenangan keseluruhan dan lompatan perdagangan secara acak.
- Simulasi komputer: Jalankan model simulasi menggunakan input ini untuk menghasilkan hasil.
- Hasil agregat: Jalankan simulasi beberapa kali untuk membuat distribusi hasil yang mungkin. Dengan bantuan program komputer, Anda dapat menjalankan simulasi ribuan kali untuk menentukan hasil yang paling mungkin terjadi.
Dengan menggunakan komponen-komponen ini, Simulasi Monte Carlo dapat memberikan data mendalam mengenai risiko dan ketidakpastian model keuangan, yang sangat penting untuk pengujian ulang yang kuat.
Aplikasi dalam backtesting
Simulasi Monte Carlo adalah alat yang ampuh untuk menguji strategi perdagangan, memungkinkan Anda memahami potensi risiko dan manfaat dengan mensimulasikan berbagai kondisi pasar.
Tetapkan parameternya
Pertama, Anda perlu menentukan variabel yang akan mempengaruhi strategi trading Anda.
Ini termasuk modal awal, ukuran posisi, tingkat stop-loss dan target keuntungan.
Dengan menetapkan parameter ini, Simulasi Monte Carlo membantu Anda menguji strategi terhadap serangkaian hasil untuk mengevaluasi efektivitasnya.
Pemodelan skenario pasar
Selanjutnya, Anda akan membuat banyak skenario pasar hipotetis menggunakan data harga historis.
Langkah ini melibatkan pengacakan urutan perdagangan dan mempertimbangkan volatilitas/korelasi antar instrumen yang berbeda.
Anda kemudian dapat menerapkan strategi perdagangan Anda pada skenario simulasi ini untuk mengukur kinerjanya dalam berbagai kondisi pasar hipotetis.
Penilaian dan manajemen risiko
Terakhir, simulasi memberikan distribusi potensi keuntungan, membantu Anda mengevaluasi risiko yang terkait dengan strategi Anda.
Di sinilah Anda akan melihat metrik utama seperti:
- Penarikan maksimum: Penurunan terbesar pada nilai portofolio Anda.
- Nilai Berisiko (VaR): Anda potensi kehilangan nilai portofolio selama periode tertentu untuk interval kepercayaan tertentu.
- Kemungkinan Untung/Rugi: Kemungkinan bahwa strategi Anda akan menghasilkan untung atau rugi.
Informasi ini memungkinkan Anda menyempurnakan strategi, meningkatkan praktik manajemen risiko, dan menyesuaikan ekspektasi agar selaras dengan realitas simulasi strategi.
Bagaimana menjalankan simulasi Monte Carlo setelah backtesting
Seperti yang saya katakan sebelumnya, perangkat lunak memudahkan menjalankan simulasi.
Pertama, uji kembali strategi perdagangan Anda.
Ini bisa berupa backtest otomatis atau manual.
Selanjutnya, minta perangkat lunak simulasi untuk menjalankan sejumlah X simulasi, berdasarkan operasi backtesting Anda yang sebenarnya.
Saya biasanya menggunakan 1.000 simulasi, tetapi Anda dapat menggunakan lebih banyak atau lebih sedikit, tergantung pada tujuan Anda.
Ada banyak platform perangkat lunak yang bisa melakukan ini, tapi saya menggunakannya Pasar telanjang.
Ini memberikan keseimbangan yang baik antara kemudahan penggunaan dan penyediaan informasi yang berguna.
Saya cukup memberi tahu perangkat lunak parameter pengujian dan ini adalah laporan yang dihasilkannya.
Klik grafik untuk melihat tangkapan layar di tab lain.
Seperti yang Anda lihat, saya dapat mengacak posisi lompatan, slippage, dan urutan perdagangan saya.
Melewatkan perdagangan acak adalah cara yang baik untuk memperhitungkan perdagangan yang akan Anda lewatkan karena Anda jauh dari komputer, sedang berlibur, dll.
Fakta bahwa semua simulasi di atas menunjukkan hasil yang sangat mirip merupakan pertanda baik.
Namun ini hanyalah puncak gunung es dalam hal analitik.
Analisis hasil simulasi
Setelah menyelesaikan simulasi Monte Carlo, Anda disajikan dengan sejumlah besar data.
Penting untuk menganalisis informasi ini secara metodis untuk menentukan efektivitas strategi Anda.
Kurva ekuitas
Pertama, lihat kurva saham Anda.
Kurva tren yang meningkat secara konsisten menunjukkan strategi yang berpotensi berhasil.
Seperti yang terlihat di atas, ini merupakan pertanda baik jika simulasinya sangat mirip.
Jika hasilnya sangat berbeda, mungkin ini merupakan strategi yang berisiko karena hasilnya kurang dapat diandalkan.
Metrik kinerja
Untuk mengukur potensi strategi Anda, fokuslah pada metrik tertentu:
- Pengembalian yang diharapkan: Menghitung rata-rata hasil simulasi untuk mengevaluasi kinerja yang diharapkan.
- Penarikan maksimum: Lihat drawdown maksimum di semua simulasi. Ini akan memberi Anda gambaran tentang skenario terburuk.
- Kemenangan rata-rata vs. Kerugian rata-rata: Ini sangat penting. Apakah pemenang Anda memberikan kompensasi kepada yang kalah? Metrik ini juga akan memberi tahu Anda dan menunjukkan berapa banyak penghasilan yang dapat Anda harapkan.
Dengan menggunakan metrik ini, Anda dapat menciptakan pemahaman berdasarkan fakta tentang kekuatan dan kelemahan strategi Anda.
Praktik terbaik dan batasan
Penerapan simulasi Monte Carlo dalam backtesting memberikan wawasan berharga tentang model keuangan.
Namun hal ini memerlukan implementasi yang hati-hati dan pengakuan atas kendala-kendala yang ada untuk memastikan efektivitasnya.
Pastikan keakuratan model
Untuk meningkatkan akurasi simulasi Monte Carlo dalam backtesting, diperlukan input data yang berkualitas tinggi.
Kualitas data ini penting karena secara langsung mempengaruhi keandalan simulasi.
Pastikan Anda mendapatkan data yang bersih dan mendapatkannya dari sumbernya bila memungkinkan.
Artinya mendapatkannya langsung dari bursa atau broker.
Penyedia data pihak ketiga yang memiliki reputasi baik juga merupakan sumber data yang bagus.
Jadi, tergantung validasi silang teknik untuk menguji ketahanan model.
Hal ini melibatkan pembagian data menjadi kumpulan pengoptimalan dan kumpulan validasi untuk menghindari overfitting.
Pengujian ulang data yang tidak digunakan dalam proses pengoptimalan akan membantu Anda memahami seberapa baik strategi tersebut dapat menangani keadaan yang tidak terduga.
Kesalahan umum
Salah satu kendala dalam menggunakan simulasi Monte Carlo adalah meremehkan peran anomali pasaryang dapat merusak hasilnya.
Menjerakan adaptasi berlebihan, model yang memiliki kinerja sangat baik pada data historis belum tentu dapat memprediksi skenario masa depan secara akurat karena sifatnya yang kompleks.
Periksa juga apakah strategi trading Anda telah diterapkan secara konsisten.
Jika Anda mengubah strategi di tengah ujian, hasilnya tidak akan mewakili strategi Anda secara akurat dan kemungkinan besar akan gagal.
Terakhir, periksa apakah Anda memperhitungkan pengeluaran seperti komisi, biaya, spread, swap, dan slippage dengan benar.
Teknik simulasi tingkat lanjut
Seiring meningkatnya daya komputasi, Anda dapat meningkatkan teknik simulasi Monte Carlo dengan mengintegrasikannya algoritma pembelajaran mesin untuk mendeteksi pola kompleks dalam data.
Untuk bereksperimen komputasi paralel dapat mempercepat simulasi secara signifikan, memungkinkan skenario yang lebih luas dan jumlah iterasi yang lebih banyak untuk pengujian ulang yang lebih komprehensif.
Ingatlah bahwa simulasi Monte Carlo adalah alat yang ampuh namun bisa salah dan hasilnya bergantung pada validitas asumsi dan luasnya data.
Tetap terinformasi tentang kemajuan terbaru dalam teknik simulasi untuk menjaga backtests Anda tetap kuat dan informatif.
Kesimpulan
Menambahkan protokol simulasi Monte Carlo ke proses backtesting Anda adalah cara mudah untuk memahami seberapa berisiko strategi trading Anda.
Karena backtesting hanya akan memberi Anda satu hasil per pasar dan jangka waktu, mengacak perdagangan Anda dengan simulasi Monte Carlo akan secara efektif memberi Anda ratusan, atau bahkan ribuan sesi backtesting, dengan strategi perdagangan dan data historis yang sama.
Hal ini akan memungkinkan Anda melihat seberapa besar perbedaan yang ada antara setiap simulasi dan berapa drawdown maksimum yang mungkin terjadi, dalam skenario terburuk.
Anda juga dapat menjalankan simulasi Monte Carlo pada hasil perdagangan real-time Anda.
Ini adalah alat yang sangat ampuh yang harus ada di kotak peralatan setiap trader.
