SIMULAZIONE MONTECARLO

Simulazione Montecarlo

La simulazione Montecarlo è un procedimento matematico utilizzato per indagare gli scenari possibili dello sviluppo di un fenomeno in relazione alle proprie componenti aleatorie.

Rispondere a domande quali :

– Sono stato fortunato / sfortunato o il risultato è frutto di uno schema solido?
– Attualmente il portafoglio si trova in sovra performance o sotto performance?
– Qua è il massimo drawdown registrato nei diversi percorsi?
– Best case / worst case scenario?
– Qual è la serie di bets vinta più lunga? E di quelle perse?

Si configura quindi come uno strumento molto utile per chi deve prendere delle decisioni di qualsiasi natura. L’oggetto della simulazione può essere di varia natura, ad esempio il moto dei neutroni, l’esplosione di una bomba, una partita di calcio ecc.

Nel nostro caso sarà utilizzato per simulare e sviluppare l’andamento di un portafoglio, in particolare della sua equity e del drawdown. In pratica, con la simulazione MonteCarlo andremo a verificare se i risultati di un generico backtest di una strategia, siano frutto di coincidenze o se il modello analizzato presenta effettivamente un vantaggio “edge” competitivo da sfruttare per trarne profitti.

Principi fondamentali della simulazione Montecarlo

La simulazione storica valuta un evento su una sequenza di dati reali, l’analisi Monte Carlo invece utilizza un grande numero di scenari, ottenuti utilizzando dei generatori di numeri casuali. In altre parole analizza diversi percorsi possibili partendo da dati iniziali.

Chiariamo il concetto di “percorso” : al contrario del risultato dove l’unico parametro è appunto il risultato finale, nel percorso viene presa in considerazione il modo in cui si è giunti a quel risultato finale.

Con un paragone calcistico, non ci interessa soltanto se una partita finisce 2-1 ma anche come si è sviluppato questo risultato, ad esempio una prima distinzione potrebbe essere fatta sul susseguirsi dei gol

1) 1-0 -> 2-0 -> 2-1

2) 1-0 -> 1-1 -> 2-1

3) 0-1 -> 1-1 -> 2-1

Trasportiamo ora il concetto di percorso ad un’ analisi di portafoglio, ipotizziamo ad esempio di estrapolare due possibili scenari di una strategia che presenta un rapporto tra bets vinte e bets perse pari al 60%, anche la gestione del money management è la stessa : su ogni bets impieghiamo il 10% del nostro bankroll.

Solo a scopo dimostrativo abbiamo ipotizzato due percorsi opposti, uno con una serie di partenza di sole vittorie e il secondo con una serie di partenza di solo perdite. Come si può notare, il risultato finale dopo sole 20 bets è ben diverso. Trasportando la nozione di percorso ai grandi numeri, potremo analizzare con più precisione i parametri di un portafoglio evitando le influenze date dal dato reale.

La simulazione Monte Carlo serve come strumento di valutazione prima di investire e come strumento di benchmarking a investimento in atto.

Con l’analisi Monte Carlo riuscirete a porre la giusta fiducia alla strategia in momenti difficili ed evitare esaltazioni in periodi fortunati.

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