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MonteCarlo Simulation und System Trading


WOGO

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PSPS: zur Zeit gibt es hier unter anderem eine Diskussion über das Thema Monte-Carlo Simulation. Ich kann nur sagen, dass ich das System Magic-Champ II unter anderem mit den hervorragenden Tools von zentrader untersucht und verfeinert habe. Alle Trader die sich näher mit der hochinteressanten Materie der Daten und Systemsimulation beschäftigen wollen, sollten unbedingt das Buch von Herrn Butzlaff lesen und auch sein großartiges Tool zur Daten-Alternierung und zum Testen der Systemstabilität verwenden. Es gibt nicht viele Bücher und Tools die mir persönlich auf dem Weg zum erfolgreichen Systementwickler geholfen haben, aber dieses Buch gehört definitiv auf eine Must-Read Liste von jedem ernsthaften Systementwickler.

 

MfG

T.Rosenkranz

Da ich mich ja auch mit Daten- und Systemsimulation beschäftige und mehr zum Thema Mote-Carlo Simulation erfahren wollte, hab ich mir besagtes Buch von Volker Butzlaff alias Zentrader gekauft.

 

Auch wenn Zentrader hier aktives Mitglied im Forum ist, hier eine kritische Betrachtung des Buchs.

 

Das Buch hat 156 Seiten und kostet 30€. Gepackte Information also - dachte ich.

Beim ersten Durchblättern merkte ich dann, dass die Infos sehr kompakt sein müssen, da der Anhang schon auf Seite 133 startet...

 

Der Inhalt glieder sich so, dass zunächst beschrieben wird, was ein mechanisches Handelssystem ist, wie es entwickelt wird und das in der Regel die Systemsimulation zu kurz kommt.

Dann wird anhand eines einfachen Systems auf den DAX und eines professionellen Systems - das es praktischerweise auf der Homepage des Autor zu erwerben gibt - gezeigt, wie mit Hilfe von Monte-Carlo-Simulation die Kenngrößen eines Backtests Aufschluß über Qualität und zu erwartende Performance geben können.

Dies wird anhand der Zen Monte Carlo Simulator SW gezeigt.

Hauptkritikpunkt hier: Zur MC-Analyse wird nur erklärt, wie deren Name zustande kam, aber nicht, wie sie mathematisch abläuft.

Im Folgenden wird dann noch gezeigt, wie die oben genannte SW die Eingangskursdaten abändern kann, so dass neue Kursreihen entstehen, die zum weiteren Testen des Systems verwendet werden können.

Die Darstellung der Methodik ist ganz nett, aber auch hier wird wieder nicht erklärt, nach welchem mathematischen Prinzip die Daten generiert werden. Dann bekommt man noch gezeigt, wie die beiden analysierten Systeme mit den synthetischen Daten performen und das war's im Großen und Ganzen.

Geschmückt ist das Buch noch mit vielen Tabellen und Bildern und hat einen ziemlich großen Zeilenabstand, so dass ich zum Lesen keine 2h benötigt habe.

 

Nicht falsch verstehen! Die gezeigte Methodik ist durchaus wertvoll und auch sinnvoll. Meiner Meinung nach war aber Zentrader beim Schreiben dieses Buches in der Zwickmühle:

Für wen ist das Buch gedacht?

=> Für Entwickler von Handelssystemen

Was können Entwickler von Handelssystemen?

=> Programmieren

Was also, wenn man genau erklärt, wie die Datenanalyse und Generierung funktioniert

==>> RICHTIG, dann programmiert sich der Programmierer das selbst und kauft keinen Zen Monte Carlo Simulator

Das ist zumindest mein Eindruck von dem Buch.

 

Nichts desto trotz finde ich die genannte SW recht interessant (auf www.zentrader.de gibt's auch ein Filmchen dazu).

 

Das Buch hätte es aber nicht gebraucht.

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Servus,

 

Deine Beschreibung kann ich bestätigten, das Buch ist mit Sicherheit nicht gedacht um mit mathematischem Tiefgang einzelne Verfahren der Simulation zu beschreiben. Das Buch ist aber hervorragend wenn man einen ganz praktischen Einstieg in die Daten und Systemsimulation haben möchte.

 

Der große Benefit für mich als Systementwickler kam erst durch die praktische Anwendung, insbesondere die Datensimulation.

 

Dazu habe ich folgendes getan:

- Nimm Dir ein System was einen schönen Backtest hat

- Verwende das von zentrader programmierte Tool zur Veränderung der Daten und generiere Dir nach verschiedenen Parametern weitere neue Datensätze, zum Beispiel vom EUR/USD über 5 Jahre.

- Anschließend importierst Du diese Daten zurück in ein Tool Deiner Wahl, ich habe MT4 genommen (ACHTUNG: Der Aufwand ist nicht unerheblich, frag mich nicht mehr nach Stunden, es waren wohl eher Tage bis alles einwandfrei so funktioniert hat wie ich es wollte)

 

Dabei konnte ich für mich folgendes feststellen:

1. wenn ich die Originaldaten mit den veränderten Daten vergleiche, entsteht für mich rein visuell kein Unterschied.

2. die Unterschiede im Backtest sind je nach Stabilität des Systems jedoch gravierend. Ein System was im Backtest auf den Original-Daten traumhaft schön aussieht erzeugt auf einmal komplett andere Ergebnisse, als ob es die Performance nie gegeben hätte. Für mich als Systementwickler ist das ein hervorragendes Warnsignal, denn die Daten aus dem Backtest werden in der Zukunft so nicht mehr auftreten, sondern immer in einer abgewandelten Form ... evtl. sogar so wie aus der Datensimulation erzeugt.

3. Ein tatsächlich stabiles System wird auch im Backtest auf veränderten Daten ein noch brauchbares Ergebnis erzeugen. MUSS es aber natürlich nicht, denn es wäre ja auch zu einfach, wenn alleine der Umstand der veränderten Daten eine Garantie für Erfolg im Live-Trading ist.

4. ich persönlich habe auf Basis der veränderten Daten in der Regel nach den großen Stärken und Schwächen gesucht. Diese beiden Stellschrauben habe ich dann untersucht und verändert und geschaut ob sich für alle Datensätze eine gleichmäßige Veränderung positiv/negativ erzeugen lässt. Wenn sich zum Beispiel durch die Veränderung des Entrys in allen Datenfeldern ein gleiche Ergebnisveränderung zeigt, dann ist das für mich ein guter Indikator, dass diese Stellschraube nicht so falsch sein kann.

 

... am Ende entscheidend ist natürlich immer noch das reale Trading, aber aus meiner Erfahrung der Systemenwicklung lohnt sich die Datensimulation zur Untersuchung und Verfeinerung seines Systems auf jeden Fall.

 

Auch die Datensimulation ist nicht der heilige Gral. Sie ist aber aus meiner persönlichen Erfahrung ein sehr gutes Tool um an seinen Systemen zu arbeiten.

 

PS: Falls Du detaillierte Quellen für die mathematischen Zusammenhänge suchst, also all die ganzen tollen Integrale, Differentiale und was es da nicht alles gibt, so wirst Du im Literaturverzeichnis sicherlich fündig werden.

 

VG

TR

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...

Ich geb dir in allen Punkten recht. Die Methodik stellt auf alle Fälle einen Mehrwert für jeden Systementwickler dar. Sie ist aber auch auf wenigen Seiten zu erklären.

Vielleicht hab ich mir das Buch mit der falschen Erwartunghaltung gekauft. Ich dachte mir halt, wo Monte Carlo Analyse draufsteht wird auch erklärt, wie diese funktioniert...

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@Wogo,

 

erst mal vielen Dank, dass Du das Buch gekauft hast und mich bei meiner Aufholjagd (in Richtung Harry Potter) in der Bestseller-Liste unterstützt hast... :-)

 

Kritik ist immer erwünscht - zu ein paar Ausagen möchte ich aber vorab kurz Stellung nehmen.

 

"...Dann wird anhand eines einfachen Systems auf den DAX und eines professionellen Systems - das es praktischerweise auf der Homepage des Autor zu erwerben gibt..."

Das ist nicht korrekt so. Das im Buch verwendete Blackbox-System hat nichts mit dem auf meiner Website angebotenen Dax Index-System (Zen Trading System v2.0) zu tun.

 

...Hauptkritikpunkt hier: Zur MC-Analyse wird nur erklärt, wie deren Name zustande kam, aber nicht, wie sie mathematisch abläuft...

Auch hier muss ich widersprechen. Ich erkläre im Buch durchaus sowohl die Methode der Systemsimulation als auch den methodischen Ansatz der Datensimulation.

 

...Meiner Meinung nach war aber Zentrader beim Schreiben dieses Buches in der Zwickmühle:

Für wen ist das Buch gedacht?

=> Für Entwickler von Handelssystemen

Was können Entwickler von Handelssystemen?

=> Programmieren

Was also, wenn man genau erklärt, wie die Datenanalyse und Generierung funktioniert

==>> RICHTIG, dann programmiert sich der Programmierer das selbst und kauft keinen Zen Monte Carlo Simulator

Das ist zumindest mein Eindruck von dem Buch...

Nun, als ich das Buch geschrieben habe (2006) hatte ich schon eine Vorversion des Simulators für eigene Zwecke implementiert und beschlossen diesen in Zukunft auch ein wenig professionell zu vermarkten. Da es zu diesem Zeitpunkt kein eigenständiges Buch zu diesem Thema gab, sondern nur ab und an einzelne Kapitel in anderer Trader-Literatur, habe ich dieses Projekt gestartet. Die Zielgruppe waren dabei eben alle Trader, die solche mechanischen Handels-setups verwenden (eben auch solche die ihre Ideen mit gar ohne Programmcode oder mit einfachen Scriptsprachen testen), aber durchaus auch institutionelle RMs. Sicherlich nicht unbedingt professionelle Programmierer mit C/C++ Kenntnissen etc. ...

 

Soviel vorab, kommen wir jetzt zu Deinen offenen Fragen. Der Begriff Monte Carlo Simulation impliziert vielleicht eine mathematische Komplexität - dem ist aber nicht so. Die Methode ist lediglich ein mächtiger "number cruncher", die eben dann sinnvoll eingesetzt werden kann, wenn echte, reale Versuche zu teuer wären oder wenn eben nicht genügend echte, reale Erfahrungswerte (hier: historische Kursdaten) vorliegen, um ein geeignetes Mengengerüst zu testen etc. etc.

 

Also, ich versuche gerne, Deine Fragen zu beantworten - Sourcecode mit den exakten Code-Anweisungen wirst Du jedoch nicht erwarten können... :-)

 

Vielleicht formulierst Du nochmal konkret, was Du genau wissen möchtest?

 

ciao,

zentrader

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Wow, Danke für die schnelle Antwort!

 

Das ist nicht korrekt so. Das im Buch verwendete Blackbox-System hat nichts mit dem auf meiner Website angebotenen Dax Index-System (Zen Trading System v2.0) zu tun.

Im Buch wurde erwähnt, dass das System nach Fertigstellung zum Verkauf angeboten wird. Es spricht ja nichts dagegen ein profitables System zu verkaufen, es sah für mich halt etwas wie product placement aus.

 

Auch hier muss ich widersprechen. Ich erkläre im Buch durchaus sowohl die Methode der Systemsimulation als auch den methodischen Ansatz der Datensimulation.

Hm, wenn die Erklärung schon alles ist, was hinter MC-Simulation steckt, dann hab ich vielleicht etwas zu Komplexes dahinter vermutet. D.h. also, die Berechnung des Tools läuft inetwa so, wie in dem gezeigten Excel-Beispiel?

 

 

Nun, als ich das Buch geschrieben habe (2006) hatte ich schon eine Vorversion des Simulators für eigene Zwecke implementiert und beschlossen diesen in Zukunft auch ein wenig professionell zu vermarkten. Da es zu diesem Zeitpunkt kein eigenständiges Buch zu diesem Thema gab, sondern nur ab und an einzelne Kapitel in anderer Trader-Literatur, habe ich dieses Projekt gestartet. Die Zielgruppe waren dabei eben alle Trader, die solche mechanischen Handels-setups verwenden (eben auch solche die ihre Ideen mit gar ohne Programmcode oder mit einfachen Scriptsprachen testen), aber durchaus auch institutionelle RMs. Sicherlich nicht unbedingt professionelle Programmierer mit C/C++ Kenntnissen etc. ...

Bitte nicht falsch verstehen. Ich finde die Beschreibung der Methode im Buch wirklich gut. Es kommt sehr gut rüber, dass ein einzelner Backtest oft maßlos überschätzt wird und die Erklärung, wie man seine Testabdeckung wesentlich verbessern kann ist wirklich hilfreich. Es wirkt auf mich aber halt - wie soll ich sagen - etwas wenig Stoff für ein ganzes Buch...

Also, ich versuche gerne, Deine Fragen zu beantworten - Sourcecode mit den exakten Code-Anweisungen wirst Du jedoch nicht erwarten können... :-)

Schade! :tissues:

Nein, Schmarrn! Hätt ich jetzt auch nicht erwartet.

Viele Unklarheiten hast du ja schon geklärt.

Was mich halt noch etwas detaillierter interessieren würde, wären die groben Methoden, mit denen du die synthetischen Kursdaten erzeugst. Ich verstehe natürlich auch, wenn du das nicht preisgeben willst. Ist ja schließlich dein know-how.

 

Ich finde es auf alle Fälle super, wie schnell und sachlich du auf meine Kritik reagiert hast.

Glaub ich kaufe in Zukunft nur noch Bücher, die TN-Members geschrieben haben. (Also Vola, häng dich rein! :schreiben: )

 

Also nichts für Ungut! :vola:

 

Wogo

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Glaub ich kaufe in Zukunft nur noch Bücher, die TN-Members geschrieben haben. (Also Vola, häng dich rein! :schreiben:

 

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@Wogo,

 

ok, dann versuch ich mal konkreter zu werden...

 

zu 1) Systemsimulation

 

Die Algorithmen dahinter sind wirklich prinzipiell so banal, wie in dem Excel-Beispiel dargestellt. Wesentlich ist die Kombination der Trefferquote (= Trade Ratio TR) mit dem sog. Gewinn/Verlust-Verhältnis (Payoff Ratio PR). Darauf basierend durchschnittliche Trades per Zufallszahlen simuliert, ergeben bei entsprechendem Mengengerüst eine recht zuverlässige Einschätzung. Dieses Ergebnis beruht natürlich auf der Prämisse, das der Systemansatz in Zukunft gleich erfolgreich, wie in der Vergangenheit funktioniert. Der MCS Stress Test stellt hier lediglich mögliche Extremwerte dar, die historisch eben nicht erfahrbar waren...

 

In meiner Software hab ich das ganze noch durch eine (optionale) VaR-Analyse ergänzt. Nicht weil ich ein Fan davon bin, sondern weil dieser Ansatz in der Finanzindustrie einen gewissen Stellenwert geniesst. Dieser Ansatz basiert darauf, dass die Ergebnisse der MC Simulation normalverteilt sind (also nicht die Kurse, denn diese sind dies sicherlich nicht...). Für Chancenabschätzungen (Profits) mag dies funktionieren, für das Risiko (DDs) ist der "VaR"-Ansatz m.E. nicht geeignet...

 

Ahnliches gibt es auf dem Markt natürlich schon: diverse Excel-Apps, Tradesim, NeoTicker Monaco, Investox etc. - das ist ja auch nicht so schwierig. Der Vorteil meines Ansatzes ist, dass man mit wenig input-Aufwand auskommt, dort die wesentlichen Kennzahlen komprimiert bereitgestellt werden und das die Simulationen extrem schnell erfolgen (Zeit ist Geld - auch oder gerade für Entwickler!).

 

 

zu 2) Datensimulation

 

Dieses Feature sucht man m.W. bislang vergeblich. Zumindest ist mir aktuell kein vergleichbares Produkt bekannt. Im Prinzip ist dies ja ein "data scrambling", eine künstliche Datenerzeugung. Warum auch hier MCS? Die Kombination aus der Datengenerierung einer Zeitreihe mit zig "anders" generierten Zeitreihen passt wieder zur MCS Methode.

 

Ok, was mach ich konkret?

Ich nehme eine Basis-Zeitreihe, z.B. Dax Index (EOD) von 2001-2010. Das sind dann ca. 2500 Datensätze. Ausgehend vom ersten Datensatz merke ich mir die relativen Abstände Intraday (also hier O,H,L,C) und den Abstand vom previous Close zum Close. Mit diesen Relationen wird ein Array aufgebaut, dass beliebig randomisiert werden kann. So bekomme ich unzählige (also in meiner Software je Lauf max. 100.000) neue Zeitreihen (in diesem Fall alle wieder mit 2500 Datensätzen), basierend auf der Basis-Zeitreihe. Am Anfang nehme ich die historische Zeitreihe, später kann ich auch erzeugte künstliche Zeitreihen als Basis nehmen etc. Du siehst der Ansatz ist quasi unendlich ausbaubar...

 

Das war die Basis-Methode. In meiner Software hab ich durch Kombination von Einstellungen insg. sogar 16 diverse Methoden und durch Parameter weitere Möglichkeiten, diese Datengenerierung unterschiedlich zu gestalten. Ich will dies hier nicht unnötig zu ausführlich darlegen - lad Dir mal die Demo runter und schau ins Help- oder pdf-File der Doku, dann wird dies schon klar.

 

Dies alles hat natürlich seinen "Preis". Da musst Du schon ein wenig Schmalz in Deinen Programm-Code investieren, dass das ganze so wie gewollt und fehlerfrei abläuft. Und schnell soll's natürlich auch sein. Also eine anständige Programmiersprache und einen effektiven Compiler wählen... :-)

 

Falls noch Fragen sind, gerne!

 

ciao,

zentrader

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Lustig, dass es ausser mir wohl noch andere gab, die dieses Buch gelesen haben. Bei mir ist es allerdings schon ein Jahr her. Ich wollte eigentlich mal einen offizielle Rezension darüber schreiben... Ich kann mich allerdings meinen Vorrednern nur anschliessen. Abgesehen davon, dass das Werk sehr knapp und dafür in Relation sehr teuer geraten ist, hat es doch sehr wenig Inhalt bzw. da wo es eigentlich interessant wird verweist der Autor auf sein kommerzielles Produkt. So entsteht der Eindruck das ganze Buch diene eher als eine Art Werbebroschüre - bzw. ist eine zum Buch umfunktionierte Diplom- oder Bachelor-Arbeit. Die Informationen die dann tatsächlich zu finden sind kratzen sehr an der Oberfläche und sind für Leute, die sich minimal mit Monte-Carlo auseinandergesetzt haben nichts wirklich Neues.

 

Auch ärgerlich ist die relativ schlechte Druckqualität. Der Text ist auch nicht ganz frei von Druckfehlern. Tut mir leid, das zu sagen, aber ich habe bisher kein schlechteres Buch über mechanische Handelssysteme im Regal.

 

 

:wacko:

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Damit kann ich was anfangen.

Danke! :bravo:

 

Werd mir die Demo bei Gelegenheit mal anschaun. Was sind denn die Einschränkungen im Vergleich zur Vollversion?

 

Die Demo selbst zeigt die Bedienbarkeit, die Funktionalitäten und die Performance der Software. Die Ergebnisse dagegen sind randomisiert bzw. es werden keine simulierten Daten erzeugt.

 

Wichtiger für Deine Fragen ist die in der Demo integrierte Doku.

 

Falls da dann noch Antworten ausbleiben, ich helfe gerne!

 

ciao,

zentrader

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Lustig, dass es ausser mir wohl noch andere gab, die dieses Buch gelesen haben. Bei mir ist es allerdings schon ein Jahr her. Ich wollte eigentlich mal einen offizielle Rezension darüber schreiben... Ich kann mich allerdings meinen Vorrednern nur anschliessen. Abgesehen davon, dass das Werk sehr knapp und dafür in Relation sehr teuer geraten ist, hat es doch sehr wenig Inhalt bzw. da wo es eigentlich interessant wird verweist der Autor auf sein kommerzielles Produkt. So entsteht der Eindruck das ganze Buch diene eher als eine Art Werbebroschüre - bzw. ist eine zum Buch umfunktionierte Diplom- oder Bachelor-Arbeit. Die Informationen die dann tatsächlich zu finden sind kratzen sehr an der Oberfläche und sind für Leute, die sich minimal mit Monte-Carlo auseinandergesetzt haben nichts wirklich Neues.

 

Auch ärgerlich ist die relativ schlechte Druckqualität. Der Text ist auch nicht ganz frei von Druckfehlern. Tut mir leid, das zu sagen, aber ich habe bisher kein schlechteres Buch über mechanische Handelssysteme im Regal.

 

 

:wacko:

 

@wingman,

 

so hat jeder seine Meinung und jedem kann man es auch nicht recht machen.

 

Natürlich dient so eine Veröffentlichung auch dem Vertrieb der damit inhaltlich verbundenen Software. Das streite ich nicht ab und das ist auch nicht unüblich, zumal Buch & Software zusammen ein sehr schmales fachliches Segment abdecken, dass eben zuvor weder per Fachliteratur noch per Software in dieser Form auch nur annähernd abgedeckt wurde.

 

Mit umfunktionierter Diplom- oder Bachelorarbeit liegst Du allerdings ein falsch - ich bin ein wenig zu alt dafür... :-)

 

Dass in dem Buch nicht wirklich etwas neues drinsteht ist so natürlich nicht richtig. Es gibt weltweit so gut wie keine Literatur über die praktische Anwendung dieser Methoden (insb. Datensimulation) im Systementwicklungsprozess bei der Entwicklung von mechanischen Handelssystemen - und das ist Fakt!

 

Insofern hab ich mit dieser Veröffentlichung fachlich auch kein Problem. Es gibt übrigens auch eine englischsprachige Variante und demnächst beide Varianten auch als eBooks im Apple iBookstore.

 

Und falls das Buch zu sehr im Regal stören sollte, gibt's ja heutzutage genügend Möglichkeiten der Zweitverwertung: Amazon Market Place, Ebay etc.

 

ciao,

zentrader

Edited by zentrader
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Dass in dem Buch nicht wirklich etwas neues drinsteht ist so natürlich nicht richtig.

 

Das ist eine Aussage, die ich für mich getroffen habe. Für andere (Leser und Autor) kann ich nicht sprechen.

 

Und falls das Buch zu sehr im Regal stören sollte, gibt's ja heutzutage genügend Möglichkeiten der Zweitverwertung:

 

Nein. Stört nicht, dafür ist es zu dünn.

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Eine Anwort auf MC und Trading

 

mit C++ Beispielen ...

 

danke. Das ist dann auch eine Spielwiese für diejenigen, die mehr Formeln und Code brauchen.

 

Wie gesagt, die Intention meines Buches war es, diverse MCS Methoden zur Verbesserung des Handelssystementwicklungs-Prozesses vorzustellen. Und dies für ein denkbar breites User-Spektrum möglichst praxis-orientiert.

 

Und ich kann Masters bzgl. seiner abschliessenden Einschätzung nur zustimmen:

"...The truth is that Monte-Carlo permutation tests tend to be more robust than most other tests. This

is good..."

 

ciao,

zentrader

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Falls da dann noch Antworten ausbleiben, ich helfe gerne!

Ich hab mal eine generelle Frage.

Die Idee der MC-Simulation ist ja, grob gesagt, über die Gewinnwahrscheinlichkeit pro Trade, und dem durchschnittlichen Gewinn/Verlust pro Trade, per Zufallszahlen

eine, bzw. sehr viele Verteilungen der möglichen Ergebnisse zu simulieren. Dabei wird jeder Trade einzeln betrachtet.

Das ist aber nur sinnvoll, wenn die einzelnen Trades voneinander unabhängig sind. Was aber, wenn mit Teilpositionen, Pyramidisierung,... gearbeitet wird,

eine Serie von Profiten also voneinander abhängig ist.

 

Beispiel:

Ich öffne gleichzeitig 5 Positionen und schließe beim Erreichen von unterschiedlichen Profitleveln die jeweilige Position. Alle Positionen haben den selben SL.

Im Backtest-Report wird nun jede Position als einzeln betrachtet. In der Realität wird es aber sehr oft vorkommen, dass alle 5 Positionen z.B. gleichzeitig

ausgestoppt werden, so dass ich 5 hintereinanderfolgende Verluste habe.

 

Kann man sowas mit einer Monte Carlo Simulation auch abbilden?

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Beispiel:

Ich öffne gleichzeitig 5 Positionen und schließe beim Erreichen von unterschiedlichen Profitleveln die jeweilige Position. Alle Positionen haben den selben SL.

Im Backtest-Report wird nun jede Position als einzeln betrachtet. In der Realität wird es aber sehr oft vorkommen, dass alle 5 Positionen z.B. gleichzeitig

ausgestoppt werden, so dass ich 5 hintereinanderfolgende Verluste habe.

 

Kann man sowas mit einer Monte Carlo Simulation auch abbilden?

 

Also so wie ich den Stress Test (Systemsimulation) in meiner Software abgebildet habe, ist dies unabhängig, da ich die Endauswertung Deines Systemtesters (also den System Report) als Eingangsgrösse für die MCS Software benutze! D.h. ob das von Dir beschriebene Szenario möglich ist, hängt von der Definition in Deiner Systemtest-Software ab.

 

Beispiel mein eigener Systemtester in meinem Zen Trading System v2.0:

Hier ist lediglich ein einfaches Pyramidisierungsmodell (100-60-40)implementiert, d.h. eine Eingangsposition eines neuen Trades kann im besten Fall mehrstufig von 100% auf max. 200% aufgestockt werden. Auch hier ist der SL für alle gleich (je nach gewähltem Modell) und das ganze Konstrukt vom initialen Trade angefangen wird eben als ein Trade im Systemtester ausgewertet. Somit bekomme ich auch hier einen üblichen Systemreport mit Trade-Ratio, Pay-off Ratio etc. und kann einen MCS Stress Test durchführen.

 

Ich arbeite dort allerdings nicht mit Profitleveln, d.h. Du müsstest untersuchen, wie Deine Systemtestsoftware solche zu unterschiedlichen Zeitpunkten beendete "Teiltrades" in der Statistik des Systemreports behandelt. Aber selbst wenn diese 5 Positionen als 5 einzelne Trades behandelt werden, ist dies (meiner) MCS Software egal, da die möglichen Verlusstrecken unabhängig von der historischen Verteilung der Trades, sondern eben nur abhängig von den Ratios der Gesamtauswertung erzeugt werden.

 

Das ist ja gerade auch der Vorteil der MCS, das dies so (auf Grund eines entsprechenden Mengengerüsts) eben ohne Qualitätsverlust möglich ist!

 

ciao,

zentrader

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...und das ganze Konstrukt vom initialen Trade angefangen wird eben als ein Trade im Systemtester ausgewertet. Somit bekomme ich auch hier einen üblichen Systemreport mit Trade-Ratio, Pay-off Ratio etc. und kann einen MCS Stress Test durchführen.

 

... wie Deine Systemtestsoftware solche zu unterschiedlichen Zeitpunkten beendete "Teiltrades" in der Statistik des Systemreports behandelt.

Danke!

Ja das wäre jetzt auch mein Ansatzt gewesen.

Da ich meinen Systemtestreport per Logfile selber generiere hab ich hier die Freiheit eine Serie von Trades zu Clustern, d.h. die Trades, die zu einem Signal gehören als Komplettpaket zu betrachten.

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Ich sehe da eher das Problem bei der Datensimulation. Alle bootstrap-esquen Methoden setzten vorraus, dass die Elemente, die man permutiert, voneinander unabhängig sind ("i.i.d."). Ist diese Annahme tatsächlich gerechtfertigt?

 

Im Fall von Intraday-Daten müsste man auch Vola-Saisonalitäten berücksichtigen. Z.B. "Stunden-Töpfe" (oder noch höher auflösend) bilden und nur innerhalb der Töpfe permutieren.

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Ich sehe da eher das Problem bei der Datensimulation. Alle bootstrap-esquen Methoden setzten vorraus, dass die Elemente, die man permutiert, voneinander unabhängig sind ("i.i.d."). Ist diese Annahme tatsächlich gerechtfertigt?

 

Im Fall von Intraday-Daten müsste man auch Vola-Saisonalitäten berücksichtigen. Z.B. "Stunden-Töpfe" (oder noch höher auflösend) bilden und nur innerhalb der Töpfe permutieren.

 

@Roy,

 

vollkommen d'accord. Dieses Problem bzw. diese Cluster vernünftig zu simulieren, ist schon aus dem Grund nicht ganz einfach, da ich sie ja erstmal erkennen müsste. Und dafür wird es "Gott weiss wieviel" unterschiedliche Methoden geben...

 

Ich habe dies in der Datensimulations-Funktionalität aus o.g. Gründen nur ansatzweise implementiert, in dem ich optional ermögliche nicht nur Einzelkurse, sondern auch Cluster (bis max. 100 Kurse) zu "scrambeln" und dies nicht nur statisch sondern auch dynamisch, d.h. bei Clustergrösse 10, der erste Block mit 9, der zweite mit 3, der dritte mit 7 Kursen etc. etc.

 

Ausschnitt aus dem Help file:

"...optionale Manipulation der Kursmuster:

 

hier wird die Zufallskomponente nur entsprechend der Blockgröße eingesetzt.

 

Beim fixen Modus bedeutet dies, das nach dem ersten Zufallskurs die nachfolgenden x (= Blockgröße) Kurse (der Originaldatei) relativ für die Erstellung der Alternativdatei herangezogen werden.

 

Beim dynamischen Modus wird die Blöckgröße für jedes Muster immer wieder zufällig ausgewählt (dyn. Blockgröße also zwischen 1 und max. Blockgröße).

 

Ganzzahlige numerische Eingabe zwischen 1 und 100 möglich..."

 

So bekomm ich es hin, auch längere Zeitabschnitte zusammenhängend zu simulieren, weiss deshalb aber natürlich immer noch nicht, ob ich da die wesentlichen erwischt habe (in der Regel eben nicht - ist ja wirklich zufällig).

 

Dem wäre wohl nur beizukommen, wenn die Eingangsdatei schon die entsprechende Blockeinteilung als Information hätte und man diese bekannten Blöcke dann scrambeln würde. Ob das wirklich Sinn macht weiss ich nicht, es sei denn, die Geschichte wiederholt sich wirklich...

 

ciao,

zentrader

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Habe hier heute noch ein Buch gefunden ...

 

@wh,

 

das ist wohl mehr ein Buch um VB.NET-Programmierung zu lernen anhand von Beispielen aus der Finanzindustrie. Gut daran ist natürlich, dass konkrete Code Samples enthalten sind.

 

Wenn man wirklich noch tiefer in MCS Aspekte bzgl. Finance etc. eintauchen will (aber dies muss man wirklich wollen...) kann ich noch dieses Werk von Jaeckel empfehlen:

http://www.amazon.com/Monte-Carlo-Methods-Finance-Jaeckel/dp/047149741X/ref=sr_1_4?ie=UTF8&qid=1297693104&sr=8-4

 

oder man schaut einfach mal selbst, welches der aktuellen MCS Werke einen so anspricht:

http://www.amazon.com/s/ref=nb_sb_noss?url=search-alias%3Dstripbooks&field-keywords=monte+carlo+simulation+finance

 

Zur praktischen, konkreten Anwendung bei der Chancen- und Risikenbeurteilung bzgl. mechanischer Handelssysteme gab's zumindest 2006 noch nichts - und so hab ich damals halt mit meinem Buch diese (kleine) Lücke gefüllt... :-)

 

ciao,

zentrader

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Danke, dass ist mir schon bewusst. Bloß sind einfache Beispiele mit einfachen Lösungen besser als

wenn ich mich im Formelnirwana befinde ... Das Du (und ich) den Inhalt dieser Bücher verstehst, nehme

ich mal an.

 

Monte Carlo ist ja nur eine Schleife+Zufallsvariablen um einen Erwartungswert, Annährung etc. zu erhalten.

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