モンテカルロシミュレーション [無料ツール]
トレード履歴をランダムな順序で数千回再生し、結果の範囲を明らかにします。単一の経路では隠れていた不運な連敗も含まれます。どれだけがスキルで、どれだけが運だったかを確認できます。
免責事項： 金融商品の取引にはリスクが伴います。本ページの内容はすべて教育目的のみです。ここに記載された内容は投資助言ではなく、いかなる商品の売買を推奨するものでもありません。
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勝率とリスクリワードに基づいて、数千のランダムなトレードシーケンスをシミュレートします。
詳しい使い方ガイドを読む
すべてのパラメータ、計算式、実例 — このツールの完全なリファレンス。
トレーディングにおけるモンテカルロ・シミュレーションとは？
モンテカルロ・シミュレーションは、戦略自身の過去のトレードを何千ものランダムな順序で再生することにより、戦略をストレステストします。実際のトラックレコードは、たまたま取ったトレードを通る一つの経路にすぎません。それらを並べ替えることで、同じトレードセットが生み出し得た経路の全範囲が明らかになります。これには、損失が早期に集中する不運な連敗も含まれます。出力は未来のより良い予測ではありません。結果のどれだけがスキルで、どれだけが運の巡り合わせだったかを正直に見つめたものです。
重要な概念
ランダム化
過去の結果を並べ替えたりリサンプリングしたりして、新しい結果の経路を生成すること。
ドローダウン分布
歴史的に観測された一つだけでなく、起こり得るドローダウンの広がり。
信頼バンド
シミュレーションされた結果のほとんどが収まる範囲。
実際の数字で見る実例
- 1
トレード履歴を入力
あなたの戦略は勝率45%、平均利益100ドル、平均損失60ドルで、100回のトレードがあります。
- 2
何千もの並べ替えを実行
シミュレーターはそれらのトレードを何千もの異なる順序で再生し、それぞれが独自の資産曲線を生み出します。
- 3
分布を読む
中央値の経路はあなたの履歴に似ていますが、不運な順序の中には損失が早期に集中し、はるかに深いドローダウンを生むものもあります。
- 4
頑健性を判断
シミュレーションされた経路の多くが大きく損失を出すなら、あなたの過去の結果は幸運な順序に依存していた可能性があります。戦略は見た目より脆弱です。
使い方
トレード履歴を入力
勝率、平均利益/損失、トレード数。
シミュレーションを実行
何千ものランダム化された経路を生成。
分布を読む
中央値、最悪ケースのドローダウン、信頼範囲。
計算式を順を追って
シミュレーション
Sample N trades per run from input distribution; repeat many runs
要約統計量は結果の分布を記述します。
トレーダーがやりがちな間違い
✗ 過去の結果を唯一の可能な結果として扱う
✓あなたのトレード順序は一つのランダムな抽選です。モンテカルロは同じトレードが生み出し得た経路のファミリーを示します。
✗ シミュレーションを増やせば悪い入力が修正されると思う
✓何千回の実行は分布を洗練しますが、不正確な勝率やペイオフを修正することはできません。ガベージイン、ガベージアウトです。
✗ モンテカルロを未来の予測として読む
✓それは過去の順序と運への感応度をマッピングするものです。将来の市場レジーム変化については何も語りません。
このツールが向く場面と向かない場面
使うべき場面
- ✓バックテスト後、結果がトレード順序にどれだけ依存しているかを見るため。
- ✓ドローダウンの数値が頑健か、順序の偶然かどうかを判断するとき。
- ✓資本を拡大する前に、起こり得る経路の範囲を理解するため。
避けるべき場面
- ✗意味のあるトレードサンプルがない段階で使用すること。
- ✗中央値の経路を「期待される結果」とみなし、テールを無視すること。
- ✗アウトオブサンプル検証の代替として扱うこと。
実際に役立つヒント
中央値ではなくテールに注目
シミュレーションされたドローダウンの最悪5%が、ポジションサイズを決めるべき数値です。中央値はどの戦略も良く見せます。
並べ替えとリサンプリングを比較
並べ替えは正確なトレードを保持します。復元抽出によるリサンプリングは異なる仮定をテストします。両方を実行して不確実性を挟み込みましょう。
アウトオブサンプルテストと組み合わせる
モンテカルロはあなたのトレード内の運について教えます。アウトオブサンプルはデータ内の運について教えます。これらは異なる問いに答えます。
よくある質問
モンテカルロはバックテストをより信頼できるものにしますか？▾
結果がトレード順序や運にどれだけ敏感かを示すことで全体像を広げますが、同じ過去の入力と仮定を使用します。
シミュレーションの実行回数はどれくらいが十分ですか？▾
実行回数が多いほど分布は安定します。そのためツールはデフォルトで何千回にもなります。重要なのは安定性です。実行を追加しても要約数値があまり変わらなくなれば、十分にサンプリングできています。
並べ替えとリサンプリングの違いは何ですか？▾
並べ替えは正確なトレードセットを保持しますが順序を変えます。リサンプリングは復元抽出でトレードを引き、繰り返しを許します。どちらも「何が起こり得たか」を描きますが、未来に関する仮定が異なります。
シミュレーション出力では何を見るべきですか？▾
中央値ではなく分散、特に分布のテールにある最悪ケースのドローダウンに注目してください。シミュレーションされた経路のかなりの割合が大きく損失を出すなら、過去の結果は幸運だった可能性があります。
モンテカルロはトレーニンググラウンドのアウトオブサンプルテストと同じですか？▾
いいえ。アウトオブサンプルテストは未見の過去データで検証します。モンテカルロはすでに持っているトレードを並べ替えます。二つは異なる問いに答え、一緒に使うと最も強力です。
モンテカルロの結果は統計的に生成されたシナリオであり、将来のパフォーマンスの予測ではありません。
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