몬테카를로 시뮬레이션 [무료 도구]
거래 내역을 무작위 순서로 수천 번 재생하여 단일 경로가 숨긴 불운한 연속 손실을 포함한 결과의 범위를 확인하세요. 얼마나 실력이고 얼마나 운인지 파악하세요.
면책 조항: 금융상품 거래에는 위험이 따르며, 이 페이지의 모든 내용은 교육 목적으로만 제공됩니다. 여기의 어떤 내용도 투자 자문이나 특정 상품의 매매 추천이 아닙니다.
유효한 값을 입력하세요.
이 숫자는 어떻게 계산되나요?
승률과 리스크-리워드를 기반으로 수천 개의 무작위 거래 시퀀스를 시뮬레이션합니다.
전체 사용 가이드 읽기
모든 파라미터, 공식, 예시 — 이 도구의 완전한 레퍼런스.
트레이딩에서 몬테카를로 시뮬레이션이란?
몬테카를로 시뮬레이션은 전략의 과거 거래를 수천 개의 무작위 순서로 재생하여 스트레스 테스트를 수행합니다. 실제 트랙 레코드는 당신이 우연히 선택한 거래들을 통과한 하나의 경로에 불과합니다. 거래들을 재배열하면 동일한 거래 집합이 만들어낼 수 있었던 모든 경로의 분포를 보여줍니다. 손실이 초반에 몰리는 불운한 연속 구간도 포함됩니다. 결과는 미래에 대한 더 나은 예측이 아닙니다. 당신의 성과 중 얼마나 많은 부분이 실력이고 얼마나 많은 부분이 운이었는지에 대한 솔직한 시각입니다.
주요 개념
무작위화
과거 결과를 재정렬하거나 재표본추출하여 새로운 결과 경로를 생성하는 것.
낙폭 분포
역사적으로 관찰된 하나의 낙폭이 아니라 가능한 낙폭들의 분포.
신뢰 구간
대부분의 시뮬레이션 결과가 속하는 범위.
실제 숫자로 보는 예시
- 1
거래 내역 입력
전략의 승률은 45%, 평균 이익은 $100, 평균 손실은 $60이며, 100회 거래했습니다.
- 2
수천 번의 재배열 실행
시뮬레이터는 해당 거래들을 수천 가지 다른 순서로 재생하며, 각 순서는 고유한 자산 곡선 경로를 생성합니다.
- 3
분포 읽기
중앙값 경로는 당신의 이력과 비슷해 보이지만, 일부 불운한 순서는 손실을 초반에 몰아넣어 훨씬 더 깊은 낙폭을 만들어냅니다.
- 4
견고성 판단
많은 시뮬레이션 경로가 크게 손실을 본다면, 당신의 역사적 결과는 운 좋은 순서에 의존했을 수 있습니다. 전략은 보기보다 취약합니다.
사용 방법
거래 내역 입력
승률, 평균 이익/손실, 거래 횟수.
시뮬레이션 실행
수천 개의 무작위 경로를 생성합니다.
분포 읽기
중앙값, 최악의 낙폭, 신뢰 범위.
공식을 단계별로
시뮬레이션
Sample N trades per run from input distribution; repeat many runs
요약 통계량은 결과의 분포를 설명합니다.
트레이더가 자주 하는 실수
✗ 역사적 결과를 유일한 가능한 결과로 간주하는 것
✓당신의 거래 순서는 하나의 무작위 추출입니다. 몬테카를로는 동일한 거래들이 만들어낼 수 있었던 경로들의 집합을 보여줍니다.
✗ 시뮬레이션 횟수를 늘리면 잘못된 입력이 해결된다고 생각하는 것
✓수천 번의 실행은 분포를 정교하게 만들 뿐, 부정확한 승률이나 손익비를 고칠 수는 없습니다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나옵니다.
✗ 몬테카를로를 미래 예측으로 읽는 것
✓그것은 과거가 순서와 운에 얼마나 민감한지를 지도화합니다. 미래 시장 체제 변화에 대해서는 아무 말도 하지 않습니다.
이 도구가 맞는 경우와 맞지 않는 경우
이럴 때 사용
- ✓백테스트 후, 결과가 거래 순서에 얼마나 의존하는지 확인할 때.
- ✓낙폭 수치가 견고한지 아니면 순서의 우연인지 판단할 때.
- ✓자본을 확대하기 전에, 그럴듯한 경로의 범위를 이해하기 위해.
이럴 땐 피하세요
- ✗의미 있는 거래 표본이 없을 때 사용하는 것.
- ✗중앙값 경로를 '기대 결과'로 가정하고 꼬리를 무시하는 것.
- ✗표본 외 검증을 대체하는 것으로 취급하는 것.
실제로 도움이 되는 팁
중앙값이 아니라 꼬리에 집중하라
시뮬레이션된 낙폭의 최악 5%가 포지션 크기를 정할 때 기준이 되는 숫자입니다. 중앙값은 모든 전략을 실제보다 좋아 보이게 합니다.
재배열과 재표본추출을 비교하라
재배열은 당신의 정확한 거래들을 유지하고, 복원 추출을 통한 재표본추출은 다른 가정을 테스트합니다. 불확실성을 양쪽에서 포착하려면 둘 다 실행하세요.
표본 외 테스트와 함께 사용하라
몬테카를로는 당신의 거래 내에서의 운에 대해 알려주고, 표본 외 테스트는 데이터에서의 운에 대해 알려줍니다. 이들은 서로 다른 질문에 답합니다.
관련 도구와 다음 단계
자주 묻는 질문
몬테카를로는 백테스트를 더 신뢰할 수 있게 만드나요?▾
결과가 거래 순서와 운에 얼마나 민감한지 보여줌으로써 그림을 넓혀주지만, 여전히 동일한 역사적 입력과 가정을 사용합니다.
시뮬레이션 실행 횟수는 얼마나 충분한가요?▾
실행 횟수가 많을수록 분포가 더 안정적이며, 도구가 기본값으로 수천 번을 사용하는 이유입니다. 핵심은 안정성입니다. 실행을 추가해도 요약 숫자가 크게 변하지 않으면 충분히 표본을 추출한 것입니다.
재배열과 재표본추출의 차이는 무엇인가요?▾
재배열은 정확한 거래 집합을 유지하되 순서를 바꿉니다. 재표본추출은 복원 추출로 거래를 뽑아 반복을 허용합니다. 둘 다 '무슨 일이 일어날 수 있었는지'를 지도화하지만, 미래에 대한 가정이 다릅니다.
시뮬레이션 출력에서 무엇을 봐야 하나요?▾
중앙값이 아니라 분산, 특히 분포 꼬리의 최악 낙폭에 집중하세요. 상당한 비율의 시뮬레이션 경로가 크게 손실을 본다면, 역사적 결과는 운이 좋았을 수 있습니다.
몬테카를로는 트레이닝 그라운드의 표본 외 테스트와 같은가요?▾
아니요. 표본 외 테스트는 보지 못한 역사적 데이터로 검증하고, 몬테카를로는 이미 가진 거래를 재배열합니다. 둘은 서로 다른 질문에 답하며 함께 사용할 때 가장 강력합니다.
몬테카를로 결과는 통계적으로 생성된 시나리오이며, 미래 성과에 대한 예측이 아닙니다.
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