Categories
FxPro Articles FxPro Quant

Behind the Scenes: The Monte Carlo Simulation

[:en]

The Monte Carlo Simulation (MCS) is a method of computational analysis employed by our Business Development team to ascertain how a given strategy is likely to perform in a range of different situations.

  • What is it? A statistical technique used to model complicated systems (with complex interactions of many variables) and establish the odds for a variety of outcomes. Used by professionals in various fields incl. finance. Method translates uncertainties in model inputs into uncertainties in model output (results).
  • Origin. Created by two mathematicians von Neumann and Ulam. The method was devised after WWII to simulate behaviour of atomic weapon. Named after Casino where Ulam’s uncle gambled.
  • How it works. Uses random inputs to model the system and produce probable outcomes. Given a range of values for each variable, a MCS will randomly select a number within each range, and note the result – and repeat the process millions of times. When the simulation is complete with a large number of results from the model; results are used to describe the probability of reaching various results. No two iterations in the simulation might be identical, but collectively they build up a realistic picture.
  • Random values are generated with a specified distribution. Opportunity to end the test when the distribution of all values within a parameter list is normal. Simulations are as good as their inputs.

Benefits of MCS

  • Probabilistic results. Showing outcome and likelihood based on the input ranges of estimates.
  • Graphical results. MCS data displayed as graphs of outcomes and chances of occurrences.
  • Sensitivity analysis to see which input variable has the biggest impact on results.
  • Scenario analysis with combination of different input values to estimate results.
  • Correlation of inputs analysis. To understand interdependency between input variables.
  • Use of random numbers has the additional advantage of avoiding unfair targeting of values that may be known in advance to perform well.

MCS applied to Forex (example and benefits)

  • Use back-tests results to gain information about how good or bad a trading system is.
  • When used to simulate trading, the trade distribution (represented by the historical list of trades) is sampled to generate a trade sequence. Thousands of different sequences of trades are randomised and analysed. Rate of return and drawdown are calculated and a probability is assigned to each result.
  • Construct sequence of trades by random sampling with or without replacement.
  • Risk simulator. Helpful in estimating likely rate of returns, drawdowns, risk of ruin, etc.
  • Stress testing systems. Get estimate of worst possible outcomes/ behaviour of our systems, worst consecutive losing runs, worst drawdown

[:fr]

La simulation de Monte Carlo (MCS) est une méthode d'analyse de calcul employée par notre équipe de développement des affaires pour déterminer comment une stratégie donnée est susceptible d'effectuer dans une gamme de situations différentes.

  • Qu'Est-ce que c'est? Une technique statistique utilisée pour modéliser des systèmes complexes (avec des interactions complexes de nombreuses variables) et d'établir les cotes pour une variété de résultats. Utilisé par les professionnels dans des domaines divers incl. la finance. Méthode traduit les incertitudes dans les entrées de modèle dans les incertitudes de la production du modèle (résultats).
  • Origine. Créé par deux mathématiciens de von Neumann et Ulam. La méthode a été conçu après la Seconde Guerre mondiale pour simuler le comportement de l'arme atomique. Nommé d'après Casino où l'oncle de Ulam joué.
  • Comment cela fonctionne. Utilise des entrées aléatoires pour modéliser le système et produire des résultats probables. Compte tenu de toute une gamme de valeurs pour chaque variable, un MCS choisira au hasard un nombre dans chaque gamme, et notez le résultat – et répéter les millions de processus de fois. Lorsque la simulation est pourvue d'un grand nombre de résultats du modèle; les résultats sont utilisés pour décrire la probabilité d'atteindre différents résultats. Pas de deux itérations de la simulation peuvent être identiques, mais collectivement, ils construire une image réaliste.
  • Les valeurs aléatoires sont générées avec une distribution spécifiée. Possibilité de mettre fin au test lorsque la distribution de toutes les valeurs au sein d'une liste de paramètres est normal. Les simulations sont aussi bonnes que leurs entrées.

Avantages de la MCS

  • résultats probabilistes. Affichage des résultats et de la probabilité sur la base des gammes d'entrée des estimations.
  • Résultats graphiques. données MCS affichées sous forme de graphiques des résultats et des chances d'occurrences.
  • L'analyse de sensibilité pour voir quelle variable d'entrée a le plus grand impact sur les résultats.
  • L'analyse de scénario avec une combinaison de différentes valeurs d'entrée pour estimer les résultats.
  • Corrélation de l'analyse des entrées. Pour comprendre l'interdépendance entre les variables d'entrée.
  • L'utilisation de nombres aléatoires a l'avantage supplémentaire d'éviter le ciblage injuste des valeurs qui peuvent être connus à l'avance de bien performer.

MCS appliquée au Forex (exemple et avantages)

  • Utilisez le dos des tests de résultats pour obtenir des informations sur la façon dont bon ou mauvais d'un système commercial est.
  • Lorsqu'il est utilisé pour simuler le commerce, la distribution commerciale (représentée par la liste historique des métiers) est échantillonné pour générer une séquence de commerce. Des milliers de différentes séquences de métiers sont randomisés et analysés. Taux de rendement et tirage sont calculés et une probabilité est assignée à chaque résultat.
  • Construire la séquence des opérations par échantillonnage aléatoire avec ou sans remplacement.
  • simulateur de risque. Utile pour estimer le taux probable des rendements, rabattements, risque de ruine, etc.
  • systèmes de test de stress. Obtenir une estimation des pires résultats possibles / comportement de nos systèmes, les pires perdants courses consécutives, le pire tirage

[:de]

Die Monte-Carlo-Simulation (MCS) ist ein Verfahren zur rechnerischen Analyse von unserem Business Development Team eingesetzt, um festzustellen, wie eine bestimmte Strategie wahrscheinlich ist, in einer Reihe von verschiedenen Situationen durchzuführen.

  • Was ist es? Eine statistische Technik verwendet, komplizierte Systeme zu modellieren (komplexe Interaktionen von vielen Variablen) und die Chancen für eine Vielzahl von Ergebnissen herzustellen. Wird von Profis in verschiedenen Bereichen inkl. Finanzen. Methode übersetzt Unsicherheiten in Modelleingaben in Unsicherheiten in Modellausgabe (Ergebnisse).
  • Herkunft. Erstellt von zwei Mathematiker von Neumann und Ulam. Das Verfahren wurde nach dem Zweiten Weltkrieg entwickelt Verhalten der Atomwaffe zu simulieren. Benannt nach Casino, wo Ulams Onkel gezockt.
  • Wie es funktioniert. Verwendet Zufalls Eingänge des Systems zu modellieren und wahrscheinlichen Ergebnissen führen. Bei einer Reihe von Werten für jede Variable wird eine MCS wählen zufällig eine Zahl in jedem Bereich, und beachten Sie das Ergebnis – und wiederholen Sie den Vorgang millionenfach. Wenn die Simulation abgeschlossen ist mit einer großen Anzahl von Ergebnissen aus dem Modell; Ergebnisse werden verwendet, um die Wahrscheinlichkeit des Erreichens verschiedene Ergebnisse zu beschreiben. Keine zwei Iterationen in der Simulation könnten identisch sein, aber gemeinsam ein realistisches Bild, das sie aufbauen.
  • Zufallswerte werden mit einer bestimmten Verteilung erzeugt. Gelegenheit, den Test zu beenden, wenn die Verteilung der Werte innerhalb einer Parameterliste normal ist. Simulationen sind so gut wie ihre Eingänge.

Vorteile von MCS

  • Probabilistische Ergebnisse. Zeige Ergebnis und die Wahrscheinlichkeit basierend auf den Eingangsbereichen von Schätzungen.
  • Grafische Ergebnisse. MCS Daten als Graphen der Ergebnisse und die Chancen des Auftretens angezeigt.
  • Die Sensitivitätsanalyse, um zu sehen, welche Eingangsgröße den größten Einfluss auf das Ergebnis hat.
  • Die Szenarioanalyse mit Kombination von verschiedenen Eingabewerten Ergebnisse abzuschätzen.
  • Die Korrelation von Eingaben Analyse. Um zu verstehen, gegenseitige Abhängigkeit zwischen Eingangsvariablen.
  • Die Verwendung von Zufallszahlen hat den zusätzlichen Vorteil, unfaire Angriffe auf Werte zu vermeiden, die im Voraus bekannt sein kann eine gute Leistung.

MCS angewendet Forex (Beispiel und Nutzen)

  • Verwenden Sie Back-Testergebnisse Informationen zu erhalten, wie gut oder schlecht ein Handelssystem ist.
  • Bei der Verwendung Handel zu simulieren, die Handelsverteilung (durch die historische Liste der Geschäfte dargestellt) wird abgetastet, um eine Handels Sequenz zu erzeugen. Tausende von verschiedenen Sequenzen von Trades werden randomisiert und analysiert. Rendite und Drawdown berechnet und eine Wahrscheinlichkeit zu jedem Ergebnis zugeordnet ist.
  • Construct Folge von Trades durch Stichproben mit oder ohne Ersatz.
  • Risikosimulator. Hilfreich bei der Wahrscheinlichkeit der Renditen, Drawdowns, Gefahr des Verderbens Schätzung usw.
  • Stress-Testsysteme. Holen Schätzung des schlechtesten möglichen Ergebnisse / Verhalten unserer Systeme, am schlechtesten in Folge verlorenem Läufe, Worst Drawdown

[:it]

La simulazione Monte Carlo (MCS) è un metodo di analisi computazionale impiegata dal nostro team di Business Development per accertare come una determinata strategia rischia di esibirsi in una serie di situazioni diverse.

  • Che cos'è? Una tecnica statistica usata per modellare sistemi complessi (con interazioni complesse di molte variabili) e stabilire le probabilità per una varietà di risultati. Utilizzato da professionisti in vari campi incl. finanza. Metodo traduce le incertezze in input del modello in incertezze in uscita modello (risultati).
  • Origine. Creato da due matematici di von Neumann e Ulam. Il metodo è stato messo a punto dopo la seconda guerra mondiale per simulare il comportamento di arma atomica. Prende il nome dal casino in cui lo zio di Ulam giocato.
  • Come funziona. Utilizza input casuali per modellare il sistema e produrre risultati probabili. Dato un intervallo di valori per ciascuna variabile, una MCS verrà selezionato casualmente un numero all'interno di ogni gamma, e annotare il risultato – e ripetere i milioni di processo di volte. Quando la simulazione è completa con un gran numero di risultati del modello; risultati vengono utilizzati per descrivere la probabilità di raggiungere vari risultati. Non ci sono due iterazioni nella simulazione potrebbero essere identici, ma collettivamente costruire un quadro realistico.
  • valori casuali sono generati con una distribuzione specificata. Possibilità di terminare il test quando la distribuzione di tutti i valori all'interno di una lista di parametri è normale. Le simulazioni sono buone come i loro ingressi.

Vantaggi di MCS

  • risultati probabilistici. Visualizzazione esito e la probabilità sulla base dei campi di ingresso delle stime.
  • risultati grafici. dati MCS visualizzati come grafici di risultati e le probabilità di eventi.
  • L'analisi di sensibilità per vedere quale variabile di ingresso ha il maggiore impatto sui risultati.
  • analisi di scenario con la combinazione di diversi valori di input per stimare i risultati.
  • Correlazione di analisi ingressi. Per capire interdipendenza tra variabili di input.
  • L'utilizzo di numeri casuali ha l'ulteriore vantaggio di evitare il targeting ingiusto di valori che possono essere noti in anticipo per eseguire bene.

MCS applicata al Forex (esempio e benefici)

  • Utilizzare schiena test-risultati per ottenere informazioni su come buono o cattivo un sistema di negoziazione è.
  • Quando viene utilizzato per simulare il commercio, la distribuzione commerciale (rappresentata dalla lista storica dei mestieri) viene campionata per generare una sequenza di commercio. Migliaia di diverse sequenze di operazioni sono randomizzati e analizzati. Tasso di rendimento e di prelievo sono calcolati e una probabilità viene assegnato a ogni risultato.
  • Costruire la sequenza degli scambi con campionamento casuale, con o senza sostituzione.
  • simulatore di rischio. Utile nella stima probabile tasso di rendimento, prelievi, rischio di rovina, etc.
  • sistemi di prova di stress. Ottenere stima dei peggiori risultati possibili / comportamento dei nostri sistemi, peggiori piste perdenti consecutive, peggior drawdown

[:hu]

A Monte Carlo szimuláció (MCS) egy módszer a számítógépes elemzés által alkalmazott üzletfejlesztési csapatot annak megállapítására, hogy egy adott stratégia valószínűleg, hogy végre egy sor különböző helyzetekben.

  • Mi az? A statisztikai technikát modellezéséhez használt bonyolult rendszerek (komplex kölcsönhatások számos változó), és létrehozza az esélye a különböző eredményeket. Szakemberek által használt különböző területeken incl. pénzügy. Módszer fordítja bizonytalanságok modell vizekbe való bizonytalanságok modell kimeneti (eredmény).
  • Eredet. Létrehozta két matematikus Neumann és Ulám. A módszert dolgozott ki a második világháború után, hogy szimulálja viselkedését atomfegyver. Elnevezett kaszinó, ahol Ulám nagybátyja játszottak.
  • Hogyan működik. Véletlenszerű bemenet modellezésére rendszer és valószínű kimenetelét. Adott egy értéktartományából minden változó, a MCS véletlenszerűen kiválaszt egy számot minden egyes tartományban, és figyelmét az eredmény – és ismételjük meg a folyamatot millió alkalommal. Amikor a szimuláció kiegészítve egy nagyszámú eredmények a modell; eredményeket leírására használt elérésének valószínűsége különböző eredményeket. Nincs két iteráció a szimulációs hasonló lehet, de együtt építenek fel egy reális képet.
  • Véletlenszerű értékek jönnek létre a megadott eloszlás. Lehetőség, hogy vessen véget a vizsgálat, ha a forgalmazás minden értéket egy paraméter lista normális. Szimulációk olyan jó, mint a bemenet.

Előnyei MCS

  • Valószínűségi eredményeket. A következő eredmény és valószínűsége alapján a bemeneti tartományok becsléseket.
  • Grafikus eredmények. MCS adatok grafikonos megjelenítését, az eredmények és a esélyeit események.
  • Érzékenységvizsgálat hogy melyik bemeneti változó a legnagyobb hatással az eredményekre.
  • Forgatókönyv-elemzés a kombináció a különböző beviteli értékek becslése eredményeket.
  • Korrelációja bemenetek elemzés. Ahhoz, hogy megértsük kölcsönös függését bemeneti változók.
  • A véletlenszerű számokat az a további előnye, hogy megelőzi a tisztességtelen célzás az értékek, amelyek előre ismert, hogy jól teljesítsenek.

MCS alkalmazott Forex (példa és előnyök)

  • Használjon biztonsági vizsgálatok eredményei, hogy információt nyerjünk, hogy milyen jó vagy rossz egy kereskedési rendszer.
  • Amikor szimuláló kereskedés, a kereskedelmi forgalmazás (képviseli történelmi listáját kereskedések) mintavétele, hogy létrehoz egy kereskedelmi sorrendben. Több ezer különböző szekvenciák szakmák randomizált és elemezzük. Hozam és lehívás számítják és egy valószínűségi az egyes eredmény.
  • Construct sorozata kereskedések véletlenszerű mintavétellel vagy anélkül csere.
  • Kockázati szimulátor. Hasznos becslésekor valószínű megtérülési ráta, lehívások, kockázat tönkre, stb
  • Stressz vizsgálati rendszerek. Get becslést a lehető legrosszabb eredményeket / viselkedését a rendszer legrosszabb egymást követő vesztes fut, legrosszabb lehívás

[:pl]

Symulacja Monte Carlo (MCS) to metoda analizy obliczeniowej stosowanej przez nasz zespół Business Development do ustalenia, w jaki sposób dana strategia jest prawdopodobne, aby wykonać w wielu różnych sytuacjach.

  • Co to jest? Technika statystyczne wykorzystywane do modelowania skomplikowanych systemów (ze złożonych interakcji wielu zmiennych) oraz stworzyć szanse dla różnych efektów. Używane przez specjalistów w dziedzinach różnych wł. finanse. Metoda przekłada niepewności w danych dotyczących modelu do niepewności w produkcji modelu (wyniki).
  • Pochodzenie. Stworzony przez dwóch matematyków von Neumanna i Ulam. Metoda została opracowana po II wojnie światowej, aby symulować zachowanie broni atomowej. Nazwany kasyna, gdzie wuj Ulam za hazard.
  • Jak to działa. Używa przypadkowych wejść do modelowania systemu i produkować prawdopodobnych wyników. Biorąc pod uwagę zakres wartości dla każdej zmiennej, o MCS losowo wybiera liczbę w każdym zakresie i zanotuj wynik – i powtórzyć proces miliony razy. Gdy symulacji jest z dużej liczby wyników modelu; Wyniki są używane do opisania prawdopodobieństwo osiągnięcia różnych wyników. Nie ma dwóch powtórzeń w symulacji mogą być identyczne, ale wspólnie budują realistyczny obraz.
  • Wartości losowe są generowane z określonym rozkładzie. Szansa, aby zakończyć test, gdy rozkład wszystkich wartości w liście parametrów jest normalne. Symulacje są tak dobre jak ich wejść.

Korzyści z MCS

  • Probabilistyczne wyników. Pokazuje wyniki i prawdopodobieństwo na podstawie zakresów wejściowych szacunków.
  • Graficzne wyniki. Dane MCS wyświetlane jako wykresy wyników i szansach zdarzeń.
  • Analiza wrażliwości, aby zobaczyć, które wejście zmienna ma największy wpływ na wyniki.
  • Analiza scenariuszowa z kombinacji różnych wartości wejściowych szacowania wyników.
  • Korelacja analizy nakładów. Aby zrozumieć współzależności pomiędzy zmiennymi wejściowymi.
  • Wykorzystanie liczb losowych ma dodatkową zaletę polegającą na unikaniu nieuczciwy kierowania wartości, które mogą być znane z góry dobre wyniki.

MCS stosowana do Forex (przykładem i korzyści)

  • Użyj kopie wyników testów w celu uzyskania informacji o tym, jak dobry czy zły system handlu jest.
  • Gdy używany do symulacji obrót, dystrybucja handlowa (reprezentowana przez historycznej liście transakcji) jest próbą, aby wygenerować sekwencję handlowej. Tysięcy różnych sekwencji transakcje są losowo i analizowane. Stopa zwrotu i wypłaty są obliczane i prawdopodobieństwo jest przypisany do każdego wyniku.
  • Construct kolejność transakcji poprzez losowe pobieranie próbek z lub bez wymiany.
  • Symulator ryzyka. Pomocne w oszacowaniu prawdopodobnej stopy zwrotu, wypłaty, ryzyko ruiny, itd
  • Systemy testowania stresu. Zdobądź szacunek najgorszych możliwych wyników / zachowań naszych systemów, najgorsze kolejne przebiegi przegranej Największy Spadek

[:pt]

Simulação de Monte Carlo (MCS) é um método de análise computacional empregado por nossa equipe de Desenvolvimento de Negócios para verificar como uma determinada estratégia é provável executar em uma variedade de situações diferentes.

  • O que é isso? A técnica estatística utilizada para modelar sistemas complexos (com complexas interações de muitas variáveis) e estabelecer as probabilidades de uma variedade de resultados. Usado por profissionais de diversas áreas incl. finança. Método traduz incertezas em inputs do modelo em incertezas no modelo de saída (resultados).
  • Origem. Criado por dois matemáticos von Neumann e Ulam. O método foi concebido após a Segunda Guerra Mundial para simular o comportamento da arma atômica. Nomeado após Casino, onde o tio de Ulam apostou.
  • Como funciona. Usa entradas aleatórias para modelar o sistema e produzir resultados prováveis. Dado um intervalo de valores para cada variável, uma MCS irá selecionar aleatoriamente um número dentro de cada faixa, e observe o resultado – e repetir os milhões de processos de vezes. Quando a simulação é completo com um grande número de resultados a partir do modelo; os resultados são utilizados para descrever a probabilidade de alcançar vários resultados. Não há duas iterações na simulação pode ser idênticos, mas, coletivamente, eles construir uma imagem realista.
  • valores aleatórios são gerados com uma distribuição especificada. Oportunidade para terminar o teste quando a distribuição de todos os valores dentro de uma lista de parâmetros é normal. Simulações são tão boas quanto as suas entradas.

Benefícios do MCS

  • resultados probabilística. Mostrando resultado e a probabilidade com base nas estimativas de intervalos de entrada.
  • resultados gráficos. dados MCS exibidos como gráficos de resultados e as chances de ocorrências.
  • Análise de sensibilidade para ver qual variável de entrada tem o maior impacto sobre os resultados.
  • A análise de cenários com a combinação de diferentes valores de entrada para estimar resultados.
  • Correlação de análises entradas. Para compreender a interdependência entre as variáveis ​​de entrada.
  • A utilização de números aleatórios tem a vantagem adicional de evitar a segmentação desleal de valores que podem ser previamente conhecidos para um bom desempenho.

MCS aplicada a Forex (exemplo e benefícios)

  • Use back-resultados de testes para obter informações sobre como bom ou ruim um sistema de comércio é.
  • Quando usado para simular o comércio, a distribuição comercial (representados na lista de histórico de comércios) são amostrados para gerar uma sequência de comércio. Milhares de diferentes seqüências de comércios são randomizados e analisados. Taxa de retorno e levantamento são calculados e uma probabilidade é atribuído a cada sequência.
  • Construir sequência de operações por amostragem aleatória com ou sem substituição.
  • simulador de risco. Útil na estimativa de taxa provável de devoluções, levantamentos de crédito, risco de ruína, etc.
  • sistemas de teste de estresse. Obter estimativa do pior possíveis resultados / comportamento de nossos sistemas, piores consecutivos a perder corridas, pior rebaixamento

[:ru]

Монте-Карло (MCS) представляет собой метод компьютерного анализа, используемого нашей команды по развитию бизнеса, чтобы выяснить, как данная стратегия, скорее всего, выступит в ряде различных ситуаций.

  • Что это? Статистический метод используется для моделирования сложных систем (со сложными взаимодействиями многих переменных) и установить шансы для различных результатов. Используется профессионалами в различных областях вкл. финансов. Метод переводит неопределенности в модели входов в неопределенности в модели вывода (результатов).
  • Происхождение. Созданный двумя математиками фон Неймана и Улама. Этот метод был разработан после Второй мировой войны, чтобы имитировать поведение атомного оружия. Названный в честь казино, где дядя Улама рискнул.
  • Как это работает. Использует случайные входы для моделирования системы и получения вероятных исходов. Учитывая диапазон значений для каждой переменной, MCS будет случайным образом выбирать число в пределах каждого диапазона, и обратите внимание на результат – и повторить процесс миллионы раз. Когда завершения моделирования с большим количеством результатов этой модели; Результаты используются для описания вероятности достижения различных результатов. Нет двух итераций в моделировании не могут быть одинаковыми, но все вместе они создают реальную картину.
  • Случайные значения генерируются с заданным распределением. Возможность завершения теста, когда распределение всех значений в списке параметров нормально. Моделирование так хороши, как их входы.

Преимущества MCS

  • Вероятностные результаты. Показаны результаты и вероятность того, на основе входных диапазонов оценок.
  • Графические результаты. Данные MCS отображаются в виде графиков результатов и шансы вхождения.
  • Анализ чувствительности, чтобы увидеть, какой вход переменная имеет наибольшее влияние на результаты.
  • Анализ сценариев с комбинацией различных входных значений для оценки результатов.
  • Корреляция анализа входов. Чтобы понять взаимозависимость между входными переменными.
  • Использование случайных чисел имеет дополнительное преимущество, избегая несправедливого нацеливание значений, которые могут быть известны заранее, чтобы хорошо выполнить.

MCS применяется к Forex (пример и выгоды)

  • Используйте обратные результаты испытаний, чтобы получить информацию о том, как хорошо или плохо торговая система.
  • При использовании для имитации торговли, распределение торговли (в лице исторического списка профессий) отбираются для генерации последовательности торговли. Тысячи различных последовательностей профессий рандомизированы и проанализированы. Норма прибыли и просадки вычисляются и вероятность присваивается каждому результату.
  • Построить последовательность торгов методом случайной выборки с использованием или без замены.
  • Тренажер риска. Полезно при оценке вероятной ставки доходности, просадки, риск гибели и т.д.
  • нагрузочного тестирования системы. Получить оценку худших возможных исходов / поведения наших систем, худшие подряд работает проигрышные, худший просадка

[:es]

La simulación de Monte Carlo (MCS) es un método de análisis computacional empleado por nuestro equipo de desarrollo de negocios para determinar cómo es probable que se realice en una gama de diferentes situaciones una estrategia dada.

  • ¿Qué es? Una técnica estadística utilizada para modelar sistemas complejos (con la compleja interacción de muchas variables) y establecer las probabilidades de una variedad de resultados. Utilizado por los profesionales en diversos campos incl. financiar. Método traduce las incertidumbres en las entradas del modelo a las incertidumbres en los resultados del modelo (resultados).
  • Origen. Creado por dos matemáticos von Neumann y Ulam. El método fue ideado después de la Segunda Guerra Mundial para simular el comportamiento del arma atómica. Lleva el nombre de Casino donde el tío de Ulam se jugó.
  • Cómo funciona. Utiliza datos aleatorios para modelar el sistema y producir resultados probables. Teniendo en cuenta un rango de valores para cada variable, un MCS seleccionará al azar un número dentro de cada gama, y ​​tenga en cuenta el resultado – y repetir los procesos millones de veces. Cuando la simulación se completa con un gran número de resultados del modelo; los resultados se utilizan para describir la probabilidad de alcanzar diferentes resultados. No hay dos iteraciones de la simulación pueden ser idénticos, pero en conjunto construir una imagen realista.
  • valores aleatorios son generados con una distribución especificada. Oportunidad de terminar la prueba cuando la distribución de todos los valores dentro de una lista de parámetros es normal. Las simulaciones son tan buenos como sus entradas.

Beneficios de la MCS

  • resultados probabilísticos. Mostrando resultados y la probabilidad basada en los rangos de entrada de las estimaciones.
  • Los resultados gráficos. MCS datos que se muestran en forma de gráficos de los resultados y las posibilidades de ocurrencias.
  • El análisis de sensibilidad para ver qué variable de entrada tiene el mayor impacto en los resultados.
  • El análisis de escenarios con la combinación de diferentes valores de entrada para calcular los resultados.
  • Correlación de análisis de entradas. Para entender la interdependencia entre las variables de entrada.
  • El uso de números aleatorios tiene la ventaja adicional de evitar la segmentación injusta de los valores que pueden ser conocidos de antemano por un buen desempeño.

MCS aplicada a la divisa (el ejemplo y beneficios)

  • Usar otra forma de resultados de las pruebas para obtener información sobre lo bueno o malo es un sistema de comercio.
  • Cuando se usa para simular el comercio, la distribución comercial (representado por la lista histórica de las operaciones) se muestrea para generar una secuencia comercio. Miles de diferentes secuencias de operaciones se asignaron al azar y se analizaron. Tasa de rendimiento y reducción se calculan y una probabilidad se asigna a cada resultado.
  • Construir secuencia de operaciones mediante un muestreo aleatorio con o sin reemplazo.
  • simulador de riesgo. Útiles en la estimación de probabilidades tasa de retorno, de disposición del crédito, riesgo de ruina, etc.
  • sistemas de pruebas de estrés. Obtener estimación del peor de los casos posibles resultados / comportamiento de nuestros sistemas, peores carreras consecutivas de pérdidas, máxima caída

[:ar]

مونتي كارلو المحاكاة (MCS) هو وسيلة لتحليل الحسابية المستخدمة من قبل فريق تطوير الأعمال لدينا للتأكد من كيفية الأداء المحتمل لفي مجموعة من الحالات المختلفة استراتيجية معينة.

  • ما هذا؟ وهناك تقنية الإحصائية المستخدمة لنمذجة النظم المعقدة (مع تفاعلات معقدة بين العديد من المتغيرات) ووضع احتمالات لمجموعة متنوعة من النتائج. تستخدم من قبل المتخصصين في المجالات المختلفة بما في ذلك تمويل. طريقة يترجم الشكوك في مدخلات النموذج إلى عدم اليقين في انتاج نموذج (النتائج).
  • الأصل. تم إنشاؤها من قبل اثنين من علماء الرياضيات فون نيومان وأولام. وقد ابتكر طريقة بعد الحرب العالمية الثانية لمحاكاة سلوك سلاح ذري. سميت كازينو حيث راهن عمه أولام ل.
  • كيف يعمل. يستخدم مدخلات عشوائية لنموذج النظام وتحقيق نتائج محتملة. وبالنظر إلى مجموعة من القيم لكل متغير، فإن MCS باختيار عشوائي لعدد داخل كل مجموعة، ونلاحظ النتيجة – وأكرر ملايين عملية مرات. عندما محاكاة كاملة مع عدد كبير من النتائج من النموذج. وتستخدم النتائج لوصف احتمال التوصل إلى نتائج مختلفة. لا يوجد اثنان من التكرار في المحاكاة قد تكون متطابقة، ولكن بشكل جماعي يبنون صورة واقعية.
  • يتم إنشاؤها القيم العشوائية مع توزيع محددة. فرصة لإنهاء الاختبار عند توزيع جميع القيم ضمن قائمة المعلمة أمر طبيعي. المحاكاة هي جيدة كما مدخلاتها.

فوائد MCS

  • النتائج الاحتمالية. عرض النتائج واحتمال استنادا إلى نطاقات مدخلات التقديرات.
  • النتائج الرسومية. البيانات MCS يظهر على شكل رسوم بيانية من النتائج وفرص الحوادث.
  • تحليل الحساسية لمعرفة أي متغير المدخلات له أكبر الأثر على النتائج.
  • تحليل السيناريو مع مزيج من قيم الإدخال المختلفة لتقدير النتائج.
  • ارتباط تحليل المدخلات. لفهم الترابط بين المتغيرات الإدخال.
  • استخدام أرقام عشوائية لديه ميزة إضافية لتجنب استهداف غير عادل من القيم التي قد تكون معروفة مقدما أداء جيدا.

MCS تطبيقها على العملات الأجنبية (على سبيل المثال والفوائد)

  • استخدام الخلفي نتائج الاختبارات للحصول على معلومات حول كيفية جيدة أو سيئة نظام التداول.
  • عند استخدامها لمحاكاة التداول، وأخذ عينات من توزيع التجارة (ويمثلها قائمة التاريخية من الصفقات) لإنشاء تسلسل التجارة. وعشوائية الآلاف من سلاسل مختلفة من الصفقات وتحليلها. يتم احتساب معدل العائد وسحب ويتم تعيين احتمال كل نتيجة.
  • بناء سلسلة من الصفقات عن طريق اخذ عينات عشوائية مع أو من دون بديل.
  • محاكاة خطر. مفيدة في تقدير معدل المحتمل للعوائد، السحب، خطر الانهيار، الخ
  • نظم اختبار الإجهاد. الحصول على تقدير أسوأ النتائج المحتملة / سلوك أنظمتنا، أسوأ أشواط متتالية خاسرة، أسوأ تراجع

[:ms]

The Monte Carlo Simulation (MCS) adalah satu kaedah analisis pengiraan yang digunakan oleh pasukan Pembangunan Perniagaan kami untuk memastikan bagaimana strategi tertentu mungkin untuk melaksanakan dalam pelbagai situasi yang berbeza.

  • Apa yang ia? Teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan sistem rumit (dengan interaksi kompleks banyak pemboleh ubah) dan mewujudkan kemungkinan untuk pelbagai hasil. Digunakan oleh ahli profesional dalam pelbagai termasuk bidang. kewangan. Kaedah diterjemahkan ketidaktentuan dalam input model ke dalam keadaan tidak menentu dalam output model (keputusan).
  • Asal. Dicipta oleh dua ahli matematik von Neumann dan Ulam. Kaedah ini telah diadakan selepas Perang Dunia II untuk simulasi tingkah laku senjata atom. Dinamakan sempena Kasino di mana bapa saudara Ulam diperjudikan.
  • Bagaimana ia berfungsi. Menggunakan input rawak untuk memodelkan sistem dan menghasilkan hasil yang mungkin. Memandangkan julat nilai bagi setiap pembolehubah, yang MCS secara rawak akan memilih nombor dalam setiap julat, dan ambil perhatian hasil – dan mengulangi jutaan proses masa. Apabila simulasi selesai dengan sejumlah besar hasil daripada model; juga digunakan untuk menggambarkan kebarangkalian mencapai pelbagai keputusan. Tiada dua lelaran dalam simulasi mungkin sama, tetapi secara kolektif mereka membina gambaran realistik.
  • nilai rawak dijana dengan pengagihan yang ditetapkan. Peluang untuk menamatkan ujian apabila pembahagian semua nilai dalam senarai parameter adalah perkara biasa. Simulasi adalah seperti baik sebagai input mereka.

Kebaikan MCS

  • keputusan kebarangkalian. hasil dan kemungkinan menunjukkan berdasarkan julat input anggaran.
  • keputusan grafik. data MCS dipaparkan sebagai graf hasil dan peluang kejadian.
  • Analisis kepekaan untuk melihat pemboleh ubah input mempunyai impak besar kepada keputusan.
  • analisis senario dengan gabungan nilai-nilai input yang berbeza untuk menganggarkan keputusan.
  • Korelasi analisis input. Untuk memahami saling bergantung antara pembolehubah input.
  • Penggunaan nombor rawak mempunyai kelebihan tambahan dapat mengelakkan sasaran tidak adil nilai-nilai yang boleh diketahui lebih awal menunjukkan prestasi yang baik.

MCS digunakan untuk Forex (contoh dan manfaat)

  • Gunakan back-ujian keputusan untuk mendapatkan maklumat tentang bagaimana baik atau buruk sistem perdagangan adalah.
  • Apabila digunakan untuk mensimulasikan perdagangan, pengedaran perdagangan (diwakili oleh senarai sejarah perdagangan) disampel untuk menjana urutan perdagangan. Beribu-ribu urutan yang berbeza perdagangan adalah rawak dan dianalisis. Kadar pulangan dan pengambilan dikira dan kebarangkalian yang diberikan kepada setiap keputusan.
  • Membina urutan perdagangan secara persampelan rawak dengan atau tanpa penggantian.
  • simulator Risiko. Membantu dalam menganggarkan kadar mungkin pulangan, drawdowns, risiko kehancuran, dan lain-lain
  • sistem ujian tekanan. Dapatkan anggaran paling teruk mungkin hasil / tingkah laku sistem kami, yang paling teruk larian kalah berturut-turut, pengeluaran paling teruk

[:id]

Monte Carlo Simulation (MCS) adalah metode analisis komputasi yang digunakan oleh tim Pengembangan Bisnis kami untuk memastikan berapa strategi yang diberikan kemungkinan untuk tampil di berbagai situasi yang berbeda.

  • Apa itu? Sebuah teknik statistik yang digunakan untuk model sistem yang rumit (dengan interaksi yang kompleks dari banyak variabel) dan membangun peluang untuk berbagai hasil. Digunakan oleh para profesional di berbagai bidang termasuk. keuangan. Metode diterjemahkan ketidakpastian dalam model input menjadi ketidakpastian dalam model keluaran (hasil).
  • Asal. Dibuat oleh dua ahli matematika von Neumann dan Ulam. Metode ini dirancang setelah Perang Dunia II untuk mensimulasikan perilaku senjata atom. Dinamai Casino di mana paman Ulam berjudi.
  • Bagaimana itu bekerja. Menggunakan input acak untuk model sistem dan menghasilkan kemungkinan hasil. Mengingat rentang nilai untuk setiap variabel, sebuah MCS secara acak akan memilih nomor dalam setiap rentang, dan perhatikan hasilnya – dan ulangi jutaan proses kali. Ketika simulasi lengkap dengan sejumlah besar hasil dari model; Hasilnya digunakan untuk menggambarkan probabilitas mencapai berbagai hasil. Tidak ada dua iterasi dalam simulasi mungkin identik, tetapi secara kolektif mereka membangun sebuah gambaran yang realistis.
  • nilai acak yang dihasilkan dengan distribusi yang ditentukan. Kesempatan untuk mengakhiri tes ketika distribusi semua nilai dalam daftar parameter normal. Simulasi adalah sebagai baik sebagai masukan mereka.

Manfaat MCS

  • Hasil probabilistik. Menampilkan hasil dan kemungkinan berdasarkan rentang masukan dari perkiraan.
  • hasil grafis. Data MCS ditampilkan sebagai grafik hasil dan kemungkinan kejadian.
  • analisis sensitivitas untuk melihat mana variabel input memiliki dampak terbesar pada hasil.
  • analisis skenario dengan kombinasi nilai input yang berbeda untuk memperkirakan hasil.
  • Korelasi analisis input. Untuk memahami keterkaitan antara variabel input.
  • Penggunaan nomor acak memiliki keuntungan tambahan untuk menghindari penargetan yang tidak adil dari nilai-nilai yang mungkin dikenal di muka untuk melakukan dengan baik.

MCS diterapkan untuk Forex (contoh dan manfaat)

  • Gunakan kembali-tes hasil untuk mendapatkan informasi tentang seberapa baik atau buruk sistem perdagangan adalah.
  • Ketika digunakan untuk mensimulasikan perdagangan, distribusi perdagangan (diwakili oleh daftar sejarah perdagangan) adalah sampel untuk menghasilkan urutan perdagangan. Ribuan urutan yang berbeda dari perdagangan yang acak dan dianalisis. Tingkat pengembalian dan penarikan dihitung dan probabilitas ditugaskan untuk setiap hasil.
  • Membangun urutan perdagangan dengan random sampling dengan atau tanpa pengganti.
  • simulator risiko. Membantu dalam memperkirakan tingkat kemungkinan pengembalian, pencairan, risiko kehancuran, dll
  • sistem stress testing. Dapatkan perkiraan terburuk hasil / perilaku sistem kami, terburuk berturut-turut kalah berjalan, penarikan terburuk

[:zh]

蒙特卡羅模擬(MCS)是我們的業務發展團隊用來確定一個給定的戰略是如何可能在各種不同的情況進行計算分析的方法。

  • 它是什麼?用於複雜系統建模(與許多變量的複雜的相互作用),並建立賠率多種結局的統計技術。通過在各個領域包括專業人員使用。金融。方法在翻譯模型輸入的不確定性入模型輸出(結果)的不確定性。
  • 起源。由兩位數學家馮·諾依曼和烏拉姆創建。該方法是在二戰後設計來模擬原子彈的行為。賭場在哪裡烏拉姆的叔叔賭博而得名。
  • 怎麼運行的。使用隨機輸入到系統建模,並產生可能的結果。給定的範圍內的每個變量的值,一個MCS將隨機選擇的每個範圍內的數,並注意其結果 – 並重複此過程上百萬次。當模擬完成了大量從模型結果;結果被用於描述到達各種結果的概率。在模擬中沒有兩個迭代可能是相同的,但總的來說,他們建立了一個逼真的畫面。
  • 隨機值與一個指定的分發生成的。機會結束測試時所有的值的參數表中的分佈是正常的。模擬是他們的投入一樣好。

MCS的好處

  • 概率的結果。顯示效果和可能性的基礎上估算的輸入範圍。
  • 圖形化結果。顯示結果的圖表和發生的機率MCS數據。
  • 敏感性分析,看看哪些輸入變量對結果的影響最大。
  • 情景分析與不同的輸入值來估計的結果的組合。
  • 輸入分析的相關性。要理解輸入變量之間的相互關係。
  • 隨機數的使用具有避免可能預先知道表現良好的值的不公平的定位的額外的優點。

MCS適用於外匯(例如和福利)

  • 採用背測試的結果來獲得有關如何好或壞的交易系統的信息。
  • 當用於模擬交易,貿易分佈(由交易的歷史列表表示)被採樣,以產生交易序列。數千交易不同的序列被隨機化和分析。返回和縮編率計算和的概率被分配給每個結果。
  • 通過隨機抽樣有或沒有更換構建交易序列。
  • 風險模擬器。有用的估計回報率,資金縮水的可能率,破產風險等
  • 壓力測試系統。獲取我們的系統最壞的可能結果/行為的估計,最壞的連續失敗的運行,最差的虧損

[:cs]

Monte Carlo simulace (MCS) je metoda počítačové analýzy zaměstnaného našeho obchodního týmu zjistit, jak je pravděpodobné, že hrát v řadě různých situací dané strategie.

  • Co je to? Statistická technika používaná pro modelování složitých systémů (s komplexními interakcemi mnoha proměnných) a vytvořit šance pro různé výsledky. Používají profesionálové v různých oblastech vč. finance. Způsob překládá nejistoty v modelové vstupy do nejistoty v modelovém výstupu (výsledky).
  • Původ. Vytvořil dva matematici von Neumann a Ulamovi. Tato metoda byla navržena po druhé světové válce simulovat chování atomové zbraně. Pojmenoval podle kasina, kde Ulam strýc vsadil.
  • Jak to funguje. Používá náhodné vstupy pro modelování systému a vytvářet pravděpodobné výsledky. Vzhledem k tomu, rozsah hodnot pro každou proměnnou, bude MCS náhodně vybrat číslo v každém rozsahu, a poznamenejte si výsledek – a proces opakovat miliónkrát. Při simulaci je vybaven velkým počtem výsledků z modelu; Výsledky jsou použity k popisu pravděpodobnost dosažení různých výsledků. Žádné dva iterací v simulaci mohou být identické, ale dohromady mohou vybudovat realistický obraz.
  • Náhodné hodnoty jsou generovány s předepsanou distribuci. Příležitost k ukončení testu, kdy rozložení všech hodnot v seznamu parametrů je normální. Simulace jsou stejně dobré jako jejich vstupy.

Výhody MCS

  • Pravděpodobnostní výsledky. Ukazuje výsledek a pravděpodobnost na základě vstupních rozsahů odhadů.
  • Grafické výsledky. Data MCS zobrazeny v podobě grafů výsledků a šancí událostí.
  • Analýza citlivosti zjistit, které vstupní proměnná má největší vliv na výsledky.
  • analýzy scénářů s kombinací různých vstupních hodnot pro odhad výsledků.
  • Korelace analýzy vstupů. Chcete-li pochopit vzájemnou závislost mezi vstupními proměnnými.
  • Použití náhodných čísel má další výhodu v tom zabránit nekalé cílení hodnot, které mohou být předem známo, že dobré výsledky.

MCS aplikován na Forexu (příklad a dávky)

  • Použít zpětné výsledky testů k získání informací o tom, jak dobrý nebo špatný obchodní systém.
  • Při použití k simulaci obchodování, distribuce obchod (zástupci historickém seznamu obchodů) se vzorky pro generování obchodní sekvence. Tisíce různých sekvencí obchodů jsou náhodně a analyzovány. Výnosnost a čerpání se vypočítávají a pravděpodobnost je přiřazen ke každé výsledku.
  • Construct pořadí obchodů odběrem vzorků s nebo bez náhrady.
  • Riziko simulátor. Užitečné při odhadu pravděpodobné rychlosti přiznání, čerpání, riziko krachu, atd
  • stresové testování systémů. Získat odhad nejhoršího možných výsledků / chování našich systémů, nejhorší za sebou jdoucích neúspěšných běží, Nejhorší propad

[:hi]

मोंटे कार्लो सिमुलेशन (एमसीएस) हमारे बिजनेस डेवलपमेंट टीम द्वारा नियोजित पता लगाने के लिए कैसे एक दिया रणनीति अलग अलग स्थितियों की एक श्रृंखला में प्रदर्शन करने की संभावना है कम्प्यूटेशनल विश्लेषण का एक तरीका है।

  • यह क्या है? एक सांख्यिकीय जटिल प्रणालियों मॉडल (कई चर के जटिल संबंधों के साथ) और परिणामों की एक किस्म के लिए बाधाओं को स्थापित करने के लिए तकनीक का इस्तेमाल किया। विभिन्न क्षेत्रों सहित में पेशेवरों द्वारा इस्तेमाल किया। वित्त। विधि मॉडल निर्गम (परिणाम) में अनिश्चितताओं में मॉडल आदानों में अनिश्चितता अनुवाद।
  • मूल। दो गणितज्ञों वॉन Neumann और ऊलाम द्वारा बनाया गया। विधि द्वितीय विश्व युद्ध के बाद तैयार किया गया था परमाणु हथियार के व्यवहार अनुकरण। कैसीनो जहां ऊलाम के चाचा के नाम पर जुआ खेला।
  • यह काम किस प्रकार करता है। प्रणाली मॉडल और संभावित परिणामों का उत्पादन करने के लिए यादृच्छिक आदानों का उपयोग करता। प्रत्येक चर के लिए मूल्यों की एक श्रृंखला को देखते हुए, एक एमसीएस बेतरतीब ढंग से प्रत्येक सीमा के भीतर एक नंबर का चयन करेंगे, और परिणाम ध्यान दें – और समय की प्रक्रिया लाखों लोगों को दोहराएँ। जब सिमुलेशन मॉडल से परिणामों की एक बड़ी संख्या के साथ पूरा हो गया है; परिणाम विभिन्न परिणाम तक पहुंचने की संभावना वर्णन करने के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। अनुकरण में कोई दो पुनरावृत्तियों समान हो सकता है, लेकिन सामूहिक रूप से वे एक यथार्थवादी तस्वीर का निर्माण।
  • यादृच्छिक मूल्यों एक निर्दिष्ट वितरण के साथ उत्पन्न कर रहे हैं। मौके परीक्षा को समाप्त करने के लिए जब एक पैरामीटर सूची के भीतर सभी मूल्यों का वितरण सामान्य है। सिमुलेशन उनके आदानों के रूप में अच्छा कर रहे हैं।

एमसीएस के लाभ

  • संभाव्य का परिणाम है। दिखा परिणाम और संभावना अनुमान के इनपुट पर्वतमाला पर आधारित है।
  • चित्रमय परिणाम। एमसीएस डेटा परिणामों के रेखांकन और घटनाओं की संभावना के रूप में प्रदर्शित किया।
  • संवेदनशीलता विश्लेषण जो इनपुट चर परिणामों पर सबसे बड़ा प्रभाव है देखने के लिए।
  • विभिन्न इनपुट मूल्यों परिणाम का अनुमान करने के संयोजन के साथ परिदृश्य विश्लेषण।
  • आदानों विश्लेषण के सहसंबंध। इनपुट चर के बीच परस्पर निर्भरता को समझते हैं।
  • यादृच्छिक संख्या का उपयोग मूल्यों है कि अग्रिम में जाना जा सकता है अच्छा प्रदर्शन करने की अनुचित लक्ष्य-निर्धारण से बचने का अतिरिक्त लाभ दिया है।

एमसीएस विदेशी मुद्रा के लिए आवेदन किया है (उदाहरण के लिए और लाभ)

  • कितना अच्छा या बुरा एक व्यापार प्रणाली के बारे में जानकारी हासिल करने के लिए पीठ के परीक्षण परिणामों का उपयोग करें।
  • जब व्यापार अनुकरण करने के लिए इस्तेमाल किया, व्यापार वितरण (ट्रेडों के ऐतिहासिक सूची द्वारा प्रतिनिधित्व) एक व्यापार अनुक्रम उत्पन्न करने के लिए नमूना है। ट्रेडों के विभिन्न दृश्यों के हजारों बेतरतीब और विश्लेषण कर रहे हैं। वापसी और नुक्सान की दर की गणना कर रहे हैं और एक संभावना प्रत्येक परिणाम को सौंपा है।
  • साथ या बदलने के बिना यादृच्छिक नमूना द्वारा ट्रेडों के अनुक्रम का निर्माण।
  • जोखिम सिम्युलेटर। रिटर्न, drawdowns की संभावना दर, बर्बाद का खतरा, आदि का आकलन करने में सहायक
  • तनाव परीक्षण प्रणाली। सबसे खराब संभावित परिणामों / हमारे सिस्टम के व्यवहार का अनुमान हो, सबसे ज्यादा लगातार हारी रन, सबसे ज्यादा नुक्सान

[:ko]

몬테카를로 시뮬레이션 (MCS) 지정된 전략이 서로 다른 상황의 범위에서 수행 할 가능성이 방법을 확인하기 위해 우리의 사업 개발 팀에 의해 고용 전산 분석하는 방법이다.

  • 그것은 무엇입니까? (많은 변수의 복잡한 상호 작용으로) 복잡한 시스템을 모델링하고 결과의 다양한 가능성을 설정하는 데 사용되는 통계 기법. 다양한 분야의 포함 전문가에 의해 사용됩니다. 재원. 방법은 모델 출력 (결과)의 불확실성에 모델 입력의 불확실성을 변환합니다.
  • 유래. 두 수학자 폰 노이만과 울람 작성. 이 방법은 원자 무기의 동작을 시뮬레이션 WWII 후 고안 하였다. 울람의 삼촌이 도박 카지노의 이름을 따서 명명.
  • 어떻게 작동합니다. 시스템을 모델링하고 가능한 결과를 생산하기 위해 임의의 입력을 사용합니다. 각 변수에 대한 값의 범위, 주어진 MCS 임의로 각 범위의 숫자를 선택하고, 그 결과를 참고한다 – 및 회 공정 수백만 반복한다. 경우 시뮬레이션 모델 결과의 수가 많은 완료; 결과는 다양한 결과에 도달하는 확률을 설명하는 데 사용된다. 시뮬레이션에서 두 개의 반복은 동일하지 수 있지만 총체적으로 그들은 현실적인 그림을 구축 할 수 있습니다.
  • 임의의 값은 지정된 메일로 생성됩니다. 파라미터리스트 내의 모든 값의 분포는 정상시 검사를 종료 할 수있는 기회. 시뮬레이션은 입력으로 좋은입니다.

MCS의 장점

  • 확률 결과. 추정치들의 입력 범위에 기초하여 결과를 나타내는 우도.
  • 그래픽 결과. 결과의 그래프와 발생 확률로 표시 MCS 데이터.
  • 민감도 분석 결과에 가장 큰 영향을 가지고있는 입력 변수를 확인합니다.
  • 결과를 추정하는 다른 입력 값들의 조합 시나리오 분석.
  • 입력의 상관 관계 분석. 입력 변수 사이의 상호 의존성을 이해합니다.
  • 난수를 사용 실적이 미리 공지 될 수있는 값을 부당 타겟팅을 피할 수있는 추가적인 장점을 갖는다.

MCS는 외환에 적용 (예 및 혜택)

  • 얼마나 좋은 또는 나쁜 거래 시스템 인에 대한 정보를 얻을 수 백 테스트 결과를 사용합니다.
  • 거래를 시뮬레이션하기 위해 사용되면, 무역 분포 (거래의 히스토리리스트로 표시) 무역 시퀀스를 생성하기 위해 샘플링된다. 거래의 다른 시퀀스의 수천 무작위로 분석된다. 반환 및 삭감의 속도를 계산하고 확률은 각 결과에 할당됩니다.
  • 또는 교체하지 않고 무작위 표본 추출에 의해 거래의 순서를 구축합니다.
  • 위험 시뮬레이터. 등의 반환, 드로의 가능성 속도, 파멸의 위험을 추정하는 데 도움이
  • 스트레스 테스트 시스템. 우리의 시스템의 최악의 결과 / 행동의 추정치를 얻을, 최악의 연속 패배 실행, 최악의 자본 감소

[:ur]

مونٹی کارلو تخروپن (MCS) ایک دیئے حکمت عملی مختلف حالات کی ایک رینج میں انجام دینے کے لئے امکان ہے کہ کس طرح پتہ لگانے کے لئے ہمارے کاروبار کی ترقی کی ٹیم کی طرف سے ملازم کمپیوٹیشنل تجزیہ کا ایک طریقہ ہے.

  • یہ کیا ہے؟ ایک شماریاتی تکنیک (بہت سے متغیر کی پیچیدہ گفتگو کے ساتھ) پیچیدہ نظام ماڈل اور نتائج میں سے ایک قسم کے لئے مشکلات قائم کرنے کے لئے استعمال. مختلف شعبوں میں پیشہ ور افراد بشمول طرف سے استعمال کیا جاتا ہے. فنانس. طریقہ ماڈل پیداوار (نتائج) میں غیر یقینی صورتحال میں ماڈل آدانوں میں غیر یقینی صورتحال کا ترجمہ.
  • اصل. دو گنیتشتھوں وان Neumann اور اولام کی طرف سے پیدا. طریقہ کار کا جوہری ہتھیار کے رویے انکرن کرنے WWII کے بعد وضع کیا گیا تھا. جوا جہاں اولام کے چچا جوا کھےلا کے نام سے منسوب.
  • یہ کیسے کام کرتا ہے. نظام ماڈل اور ممکنہ نتائج پیدا کرنے کے بے ترتیب آدانوں کا استعمال کرتا ہے. ہر متغیر کے لئے اقدار کی ایک رینج کو دیکھتے ہوئے، ایک MCS تصادفی ہر حد کے اندر اندر ایک بڑی تعداد کو منتخب کریں گے، اور اس کا نتیجہ نوٹ کریں – اور عمل لاکھوں بار کی دوبارہ. جب تخروپن ماڈل سے نتائج کی ایک بڑی تعداد کے ساتھ مکمل ہو گیا ہے؛ نتائج مختلف نتائج تک پہنچنے کا احتمال بیان کرنے کے لئے استعمال ہوتے ہیں. تخروپن میں کوئی دو تکرار جیسی ہو سکتا ہے، لیکن مجموعی طور وہ ایک حقیقت پسندانہ تصویر کی تعمیر.
  • رینڈم اقدار ایک مخصوص تقسیم کے ساتھ پیدا کر رہے ہیں. ایک پیرامیٹر کی فہرست کے اندر اندر تمام اقدار کی تقسیم عام بات ہے جب ٹیسٹ ختم کرنے کا موقع. مجازی ان کے آدانوں طور پر اچھے ہیں.

MCS کے فوائد

  • احتمالی نتائج. دکھا رہا نتائج اور امکانات کے تخمینے کی ان پٹ حدود پر مبنی.
  • گرافیکل نتائج. MCS اعداد و شمار کے نتائج کے گراف اور واقعات کے امکانات کے طور پر دکھایا.
  • جس کی ان پٹ متغیر نتائج پر سب سے بڑا اثر پڑتا ہے کو دیکھنے کے لئے سنویدنشیلتا تجزیہ.
  • نتائج کا اندازہ کرنے کے مختلف ان پٹ اقدار کے مجموعہ کے ساتھ صورت حال کا تجزیہ.
  • آدانوں کے تجزیہ کے ارتباط. ان پٹ کو متغیر کے درمیان interdependency کو سمجھنے کے لئے.
  • بے ترتیب اعداد کے استعمال کے ساتھ ساتھ انجام دینے کے لئے پہلے سے معلوم ہوسکتا ہے کہ اقدار کی غیر منصفانہ ھدف بندی سے گریز کا اضافی فائدہ ہے.

MCS فاریکس پر لاگو (مثال اور فوائد)

  • کس طرح اچھا ہے یا برا ایک تجارتی نظام ہے کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لئے واپس ٹیسٹ کے نتائج کا استعمال کریں.
  • ٹریڈنگ کے انکرن کرنے کے لئے استعمال کیا جب، تجارت تقسیم (تجارت کی تاریخی فہرست طرف سے نمائندگی) ایک تجارتی تسلسل پیدا کرنے کے لئے نمونے کی جاتی ہے. ٹریڈز کے مختلف انداز کے ہزاروں کے randomized اور تجزیہ کر رہے ہیں. واپسی اور واپسی کی شرح کا حساب کر رہے ہیں اور ایک احتمال ہر ایک نتیجہ پر مقرر کیا جاتا ہے.
  • کے ساتھ یا تبدیلی کے بغیر بے ترتیب نمونے لینے کی طرف ٹریڈز کی ترتیب کی تعمیر.
  • رسک سمیلیٹر. وغیرہ، ریٹرن، drawdowns کی امکان کی شرح، تباہی کے خطرے کا اندازہ کرنے میں مددگار
  • اوراسٹریس ٹیسٹنگ سسٹمز. ہمارے نظام کے بدترین ممکنہ نتائج / رویے کی تخمینہ حاصل، بدترین مسلسل کھونے رنز، بدترین کمی

[:th]

มอนติคาร์โล (MCS) เป็นวิธีการของการวิเคราะห์การคำนวณการจ้างงานโดยทีมพัฒนาธุรกิจของเราเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นกลยุทธ์ที่ได้รับมีแนวโน้มที่จะดำเนินการในช่วงสถานการณ์ที่แตกต่างกัน

  • มันคืออะไร? เทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการจำลองระบบที่ซับซ้อน (มีปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของตัวแปรอีกหลายคน) และสร้างราคาต่อรองสำหรับความหลากหลายของผล ที่ใช้โดยผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆรวม การเงิน. วิธีการแปลความไม่แน่นอนในปัจจัยการผลิตรูปแบบเข้าไปในความไม่แน่นอนในการส่งออกรูปแบบ (ผล)
  • ที่มา สร้างขึ้นโดยสองนักคณิตศาสตร์ von Neumann และลาม วิธีการที่ได้รับการคิดค้นหลังจากสงครามโลกครั้งที่สองเพื่อจำลองพฤติกรรมของอาวุธปรมาณู ตั้งชื่อตามคาสิโนที่ลุงของ Ulam เล่นการพนัน
  • มันทำงานอย่างไร. ใช้ปัจจัยการผลิตแบบสุ่มในการจำลองระบบและผลิตผลลัพธ์ที่น่าจะเป็น ได้รับช่วงของค่าสำหรับแต่ละตัวแปรเป็น MCS จะสุ่มเลือกจำนวนภายในช่วงในแต่ละครั้งและทราบผล – และทำซ้ำขั้นตอนนับล้านครั้ง เมื่อการจำลองเสร็จสมบูรณ์ที่มีจำนวนมากของผลจากแบบจำลอง; ผลที่จะได้ใช้ในการอธิบายความน่าจะเป็นในการเข้าถึงผลต่างๆ ไม่มีสองซ้ำในการจำลองอาจจะเหมือนกัน แต่รวมกันที่พวกเขาสร้างขึ้นภาพที่สมจริง
  • ค่าสุ่มสร้างขึ้นด้วยการกระจายระบุ โอกาสที่จะสิ้นสุดการทดสอบเมื่อการกระจายของค่าทั้งหมดภายในรายการพารามิเตอร์เป็นปกติ จำลองจะดีเท่าปัจจัยการผลิตของพวกเขา

ประโยชน์ของ MCS

  • น่าจะเป็นผล การแสดงผลและความน่าจะเป็นบนพื้นฐานของข้อมูลช่วงประมาณการ
  • ผลกราฟิก ข้อมูล MCS แสดงเป็นกราฟของผลลัพธ์และมีโอกาสเกิดขึ้น
  • การวิเคราะห์ความไวเพื่อดูว่าตัวแปรที่มีผลกระทบมากที่สุดเกี่ยวกับผล
  • การวิเคราะห์สถานการณ์ด้วยการรวมกันของค่าการป้อนข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อประเมินผล
  • ความสัมพันธ์ของการวิเคราะห์ปัจจัยการผลิต เพื่อให้เข้าใจถึงพึ่งพาระหว่างตัวแปร
  • ใช้ตัวเลขสุ่มมีประโยชน์เพิ่มเติมในการหลีกเลี่ยงการกำหนดเป้าหมายที่ไม่เป็นธรรมของค่าที่อาจจะรู้จักกันล่วงหน้าเพื่อทำงานได้ดี

MCS นำไปใช้กับ Forex (ตัวอย่างและผลประโยชน์)

  • ใช้หลังการทดสอบผลที่จะได้รับข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการที่ดีหรือไม่ดีระบบการซื้อขายเป็น
  • เมื่อนำมาใช้ในการจำลองการซื้อขายการกระจายการค้า (แสดงเป็นรายการทางประวัติศาสตร์ของการซื้อขาย) เป็นตัวอย่างในการสร้างลำดับการค้า พันของลำดับที่แตกต่างกันของธุรกิจการค้าจะมีการสุ่มและวิเคราะห์ อัตราผลตอบแทนและเบิกคำนวณความน่าจะเป็นและได้รับมอบหมายให้แต่ละผล
  • สร้างลำดับของการซื้อขายจากการสุ่มแบบมีหรือไม่มีการเปลี่ยน
  • จำลองความเสี่ยง ที่เป็นประโยชน์ในการประมาณอัตราที่มีแนวโน้มของผลตอบแทนที่เบิกถอนความเสี่ยงของการทำลาย ฯลฯ
  • ระบบทดสอบความเครียด ได้รับการประมาณการของที่เลวร้ายที่สุดผลลัพธ์ที่เป็นไป / พฤติกรรมของระบบของเราที่เลวร้ายที่สุดติดต่อกันการสูญเสียวิ่งเบิกที่เลวร้ายที่สุด

[:vi]

Các Mô phỏng Monte Carlo (MCS) là một phương pháp phân tích tính toán được sử dụng bởi đội ngũ phát triển kinh doanh của chúng tôi để xác định thế nào là một chiến lược nhất định là có khả năng thực hiện trong một loạt các tình huống khác nhau.

  • Nó là gì? Một kỹ thuật thống kê được sử dụng để mô hình hóa các hệ thống phức tạp (với các tương tác phức tạp của nhiều biến) và thiết lập các tỷ lệ cược cho một loạt các kết quả. Được sử dụng bởi các chuyên gia trong các lĩnh vực bao gồm khác nhau. tài chính. Phương pháp dịch không chắc chắn trong đầu vào mô hình thành không ổn định trong mô hình đầu ra (kết quả).
  • Gốc. Được tạo bởi hai nhà toán học von Neumann và Ulam. Phương pháp này được đưa ra sau khi Thế chiến II để mô phỏng hành vi của vũ khí nguyên tử. Được đặt theo tên Casino nơi chú Ulam của đánh bạc.
  • Làm thế nào nó hoạt động. Sử dụng đầu vào ngẫu nhiên để mô hình hệ thống và tạo ra các kết quả có thể xảy ra. Với một loạt các giá trị cho mỗi biến, một MCS sẽ chọn ngẫu nhiên một số trong mỗi phạm vi, và lưu ý kết quả – và lặp lại quá trình hàng triệu lần. Khi mô phỏng là hoàn chỉnh với một số lượng lớn các kết quả từ các mô hình; Kết quả được sử dụng để mô tả xác suất đạt kết quả khác nhau. Không có hai lần lặp lại trong các mô phỏng có thể là giống hệt nhau, nhưng chung họ xây dựng lên một bức tranh thực tế.
  • các giá trị ngẫu nhiên được tạo ra với một phân bố xác định. Cơ hội để kết thúc thử nghiệm khi sự phân bố của tất cả các giá trị trong một danh sách tham số là bình thường. Mô phỏng được tốt như đầu vào của họ.

Lợi ích của MCS

  • kết quả xác suất. Hiển thị kết quả và khả năng dựa trên phạm vi đầu vào của dự toán.
  • kết quả đồ họa. dữ liệu MCS hiển thị như đồ thị các kết quả và cơ hội xuất hiện.
  • Phân tích độ nhạy để xem đầu vào biến có tác động lớn nhất đến kết quả.
  • phân tích kịch bản với sự kết hợp của các giá trị đầu vào khác nhau để ước tính kết quả.
  • Tương quan của phân tích đầu vào. Để hiểu phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến đầu vào.
  • Sử dụng các số ngẫu nhiên có lợi thế bổ sung để tránh nhắm mục tiêu bằng các giá trị có thể được biết trước để thực hiện tốt.

MCS áp dụng cho Forex (ví dụ và lợi ích)

  • Sử dụng back-kiểm tra kết quả để có được thông tin về làm thế nào tốt hay xấu một hệ thống thương mại là.
  • Khi được sử dụng để mô phỏng kinh doanh, phân phối thương mại (đại diện là danh sách lịch sử của các ngành nghề) được lấy mẫu để tạo ra một chuỗi thương mại. Hàng ngàn cảnh khác nhau của các ngành nghề được chọn ngẫu nhiên và phân tích. Tỉ lệ lợi nhuận và giải ngân được tính toán và xác suất được gán cho mỗi kết quả.
  • Xây dựng chuỗi các ngành nghề bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên có hoặc không có sự thay thế.
  • mô phỏng rủi ro. Hữu ích trong việc ước tính tỷ lệ khả năng lợi nhuận, khoản giải ngân, nguy cơ hủy hoại, vv
  • hệ thống kiểm tra căng thẳng. Ước tính của tồi tệ nhất kết quả có thể / hành vi của các hệ thống của chúng tôi, tồi tệ nhất thua chạy liên tục, rút ​​tồi tệ nhất

[:ja]

モンテカルロ・シミュレーション(MCS)は、与えられた戦略は異なる状況の範囲内で実行する可能性があるか確認するために、当社のビジネス開発チームが採用した計算分析方法です。

  • それは何ですか? (多くの変数の複雑な相互作用を持つ)複雑なシステムをモデル化し、成果のさまざまなオッズを確立するために使用される統計手法。税込様々な分野の専門家によって使用されます。ファイナンス。この方法は、モデル出力(結果)の不確実性の中にモデル入力における不確実性を変換します。
  • 原点。 2の数学者フォン・ノイマンとウラムによって作成されます。この方法は、原子兵器の挙動をシミュレートするために、第二次世界大戦後に考案されました。ウラムの叔父はギャンブルカジノにちなんで名付けられました。
  • 使い方。システムをモデル化し、可能性の高い結果を生成するためにランダムな入力を使用しています。各変数の値の範囲を考えると、MCSは、ランダムに各範囲内の数を選択して、結果をメモします – と時間のプロセスの何百万を繰り返します。シミュレーションは、モデルからの結果の数が多い完了すると、結果は、様々な結果に到達する確率を記述するために使用されます。シミュレーション内の2つの反復が同一でないかもしれないが、集合的に、彼らは現実的な画像を構築します。
  • ランダムな値が指定された分布で生成されます。パラメータリスト内のすべての値の分布が正常であるときにテストを終了する機会。シミュレーションは、その入力と同じくらい良いです。

MCSのメリット

  • 確率結果。推定値の入力範囲に基づいて、成果と可能性を示します。
  • グラフィカルな結果。結果のグラフと発生の可能性として表示されたMCSデータ。
  • 感度分析は、結果に最も大きな影響力を持っている入力変数を参照します。
  • 結果を推定するために、異なる入力値の組み合わせを持つシナリオ分析。
  • 入力解析の相関。入力変数間の相互依存性を理解するために。
  • 乱数の使用は、実行するために、事前に知ることができる値の不当な標的化を回避する追加の利点を有します。

MCSは、外国為替(例と利益)に適用されます

  • 取引システムがどのように良いか悪いかについての情報を得るために、バックテストの結果を使用してください。
  • 取引をシミュレートするために使用された場合、取引分布(取引の履歴リストによって表される)取引シーケンスを生成するためにサンプリングされます。取引の異なる配列の数千人が無作為化され、分析されます。リターンとドローダウンの割合を算出し、確率が各結果に割り当てられています。
  • または交換することなく、ランダムサンプリングによって取引のシーケンスを構築します。
  • リスクシミュレーター。など戻り、ドローダウンの可能性が高い率、破滅のリスクを推定するのに役立ちます
  • ストレステストシステム。最悪の可能な結果/当社のシステムの挙動、最悪の連続負けラン、最悪ドローダウンの推定値を取得します。

[:el]

Το Monte Carlo Simulation (MCS) είναι μια μέθοδος υπολογιστικής ανάλυσης που χρησιμοποιούνται από την ομάδα Επιχειρηματικής Ανάπτυξης μας για να εξακριβώσει πώς μια συγκεκριμένη στρατηγική είναι πιθανό να εκτελέσει μια σειρά από διαφορετικές καταστάσεις.

  • Τι είναι αυτό? Μια στατιστική τεχνική που χρησιμοποιείται για τη μοντελοποίηση πολύπλοκων συστημάτων (με σύνθετες αλληλεπιδράσεις πολλών μεταβλητών) και να καθορίσει τις πιθανότητες για μια ποικιλία των αποτελεσμάτων. Που χρησιμοποιούνται από επαγγελματίες σε διάφορους τομείς incl. χρηματοδότηση. Μέθοδος μεταφράζεται αβεβαιότητες στις εισόδους μοντέλο σε αβεβαιότητες στο μοντέλο εξόδου (αποτελέσματα).
  • Προέλευση. Δημιουργήθηκε από δύο μαθηματικοί von Neumann και Ulam. Η μέθοδος επινοήθηκε μετά το Δεύτερο Παγκόσμιο Πόλεμο για την προσομοίωση της συμπεριφοράς των ατομικών όπλων. Το όνομά του από Casino, όπου ο θείος Ulam για τυχερά παιχνίδια.
  • Πως δουλεύει. Χρησιμοποιεί τυχαία εισροές για τη μοντελοποίηση του συστήματος και να παράγει πιθανές εκβάσεις. Λαμβάνοντας υπόψη ένα εύρος τιμών για κάθε μεταβλητή, ένα MCS θα επιλέξει τυχαία έναν αριθμό σε κάθε σειρά, και σημειώστε το αποτέλεσμα – και επαναλάβετε τα εκατομμύρια διαδικασία φορές. Όταν η προσομοίωση είναι πλήρης με ένα μεγάλο αριθμό των αποτελεσμάτων από το μοντέλο? Τα αποτελέσματα χρησιμοποιούνται για να περιγράψουν την πιθανότητα επίτευξης διάφορα αποτελέσματα. Δεν υπάρχουν δύο επαναλήψεις στην προσομοίωση μπορεί να είναι πανομοιότυπα, αλλά συλλογικά έχουν δημιουργήσει μια ρεαλιστική εικόνα.
  • Οι τυχαίες τιμές δημιουργούνται με καθορισμένη κατανομή. Ευκαιρία να τερματίσετε τη δοκιμή όταν η διανομή όλων των τιμών μέσα σε μια λίστα παραμέτρων είναι φυσιολογικό. Προσομοιώσεις είναι τόσο καλή όσο εισροών τους.

Οφέλη της MCS

  • Πιθανολογική αποτελέσματα. Εμφανίζονται αποτελέσματα και πιθανότητα με βάση τις περιοχές εισόδου των εκτιμήσεων.
  • Γραφική αποτελέσματα. δεδομένων MCS εμφανίζονται ως γραφικές παραστάσεις των αποτελεσμάτων και τις πιθανότητες των περιστατικών.
  • ανάλυση ευαισθησίας για να δείτε ποια μεταβλητή εισόδου έχει το μεγαλύτερο αντίκτυπο στα αποτελέσματα.
  • ανάλυση σεναρίων με συνδυασμό διαφορετικών τιμών εισόδου για την εκτίμηση αποτελεσμάτων.
  • Συσχέτιση της ανάλυσης εισροών. Για να καταλάβουμε αλληλεξάρτηση μεταξύ των μεταβλητών εισόδου.
  • Χρήση των τυχαίων αριθμών έχει το πρόσθετο πλεονέκτημα της αποφυγής αθέμιτου στόχευσης των αξιών που μπορεί να είναι γνωστή εκ των προτέρων να αποδίδουν καλά.

MCS εφαρμόζεται στο Forex (παράδειγμα και τα οφέλη)

  • Χρησιμοποιήστε back-αποτελέσματα των δοκιμών για να αποκτήσουν πληροφορίες σχετικά με το πόσο καλό ή κακό ένα σύστημα εμπορικών συναλλαγών είναι.
  • Όταν χρησιμοποιείται για την προσομοίωση των συναλλαγών, η κατανομή του εμπορίου (που αντιπροσωπεύεται από την ιστορική κατάλογο των συναλλαγών) είναι δείγμα για να δημιουργήσει μια εμπορική σειρά. Οι χιλιάδες διαφορετικές ακολουθίες των συναλλαγών τυχαία και αναλύθηκαν. Ποσοστό επιστροφής και ανάληψης υπολογίζεται και πιθανότητα έχει εκχωρηθεί σε κάθε αποτέλεσμα.
  • Κατασκευάστε ακολουθία των συναλλαγών με τυχαία δειγματοληψία, με ή χωρίς αντικατάσταση.
  • προσομοιωτή κινδύνου. Χρήσιμες για την εκτίμηση πιθανό ποσοστό αποδόσεων, αναλήψεις, ο κίνδυνος της καταστροφής, κλπ
  • συστήματα προσομοίωσης ακραίων καταστάσεων. Πάρτε εκτίμηση χειρότερη δυνατή έκβαση / συμπεριφορά των συστημάτων μας, χειρότερη συνεχόμενες σειρές χάνοντας, Χειρότερη Μέγιστη