Симуляция Монте-Карло (перемешанные сессии)

Симуляция Монте-Карло по торговой истории многократно перемешивает порядок записанных торговых дней и проигрывает каждый порядок по правилам счёта, давая диапазон исходов вместо единственного реально случившегося пути. Она показывает, насколько результат чувствителен к последовательности дней, а не есть ли у стратегии преимущество.

Senzoukria · Глоссарий · Обновлено: сентябрь 2026

Идея

Одна кривая эквити — это один порядок дней, которые вы отторговали. Приди те же дни в другом порядке, пик, дно и дата любого нарушения правила были бы другими. Перемешивание дневных результатов и проигрывание каждого порядка отвечает на вопрос «какая часть моей просадки была порядком дней?», не выдумывая ни одного нового дня.

На выходе — распределение: худшая просадка каждого порядка, день, в который было бы нарушено правило счёта, была ли достигнута условие выплаты. Процентили этого распределения заменяют единственную цифру реального пути.

Два способа перемешать

  • Перемешивание по дням: каждый день независим. Серии убытков разбиваются, поэтому симуляция склонна недооценивать сгруппированные убытки.
  • Перемешивание блоками: подряд идущие дни держатся вместе. Серии сохраняются, но меньшее число блоков даёт меньше различных порядков. Длина блока меняет результат и не может быть полностью обоснована; сдвигая её, вы видите, насколько чувствителен ответ.
  • В любом случае выборка остаётся выборкой. При слишком малом числе сессий порядки почти одинаковы, и проценты читаются как уверенность, которой нет.

В Senzoukria

В симуляции prop-фирмы в десктопе есть раздел «Если бы те же дни пришли в другом порядке» с подсказкой: те же торговые дни, перемешанные N раз; он показывает диапазон правдоподобных исходов и не ранжирует стратегии. Он сообщает шанс пройти оценку, шанс первой выплаты, долю траекторий, погибших до выплаты, и медианную чистую прибыль при заданных правилах.

Панель «Зоны просадки» предлагает два метода — перемешивание по дням и блоками — и помечает худшую просадку как случайность, частое явление или обычное дело в зависимости от того, как часто перемешанные траектории до неё доходят. Отдельная панель «Шанс, что счёт достигнет макс. просадки» переигрывает весь прогон с повторными покупками счетов и считает, что со счетами происходит. Менее чем при двадцати сессиях панель «Зоны просадки» предупреждает, что перемешивание даёт почти одинаковые траектории и что проценты читаются как уверенность, которой нет. Когда у сделок нет данных об отклонениях, а правило следует за открытой прибылью, симуляция prop-фирмы отказывается рассудить это правило, а не предполагает путь цены.

Частые ошибки

  • Читать медианный исход как прогноз. Симуляция лишь переставляет то, что уже произошло.
  • Сравнивать две стратегии по доле прохождения в Монте-Карло. Инструмент измеряет чувствительность к последовательности, а не преимущество.
  • Перемешивать сделки вместо дней, когда правила счёта дневные. Внутридневным правилам нужна дневная зернистость.
  • Забывать, что симуляция по дневным закрытиям не видит внутридневного нарушения, отыгранного до закрытия.

Эта страница на других языках

Частые вопросы

Создаёт ли перемешивание сессий новые рыночные данные?
Нет. Каждая траектория использует ровно записанные дни, только в другом порядке. Ничего в стратегии, исполнениях или рынке не меняется. Поэтому метод не может вскрыть риск, которого в выборке не было; он лишь показывает, как записанные дни складываются в лучшие и худшие последовательности.
Почему важна длина блока?
В реальной торговле убыточные дни склонны группироваться. Перемешивание день за днём разбивает эти группы и даёт более гладкие траектории, чем действительность. Сохранение блоков подряд идущих дней сохраняет группировку, но сокращает число различных порядков. Правильной длины блока не существует; справка десктопа советует подвигать её и посмотреть, насколько меняется ответ.
Симуляция Монте-Карло — то же, что перестановочный тест?
У них общая механика перемешивания, но разные вопросы. Монте-Карло здесь перемешивает дни, чтобы измерить, как исходы зависят от последовательности при правилах счёта. Перестановочный тест перемешивает, чтобы построить нулевое распределение, и спрашивает, мог ли наблюдаемый результат возникнуть случайно, выдавая p-значение.