Simulazione Monte Carlo

Di Jarosław Wasiński (EN) • Pubblicato: 23 ott 2026

Una famiglia di metodi che usa simulazione casuale per esaminare esiti secondo un modello esplicitamente specificato. Nell’analisi delle strategie, percorsi simulati di operazioni o rendimenti possono produrre distribuzioni di equity, drawdown o violazioni delle soglie invece di una sola curva storica. Il ricampionamento è un possibile approccio. I risultati stimano il rischio nel modello, non l’intero rischio reale di rovina; qualità degli input, dipendenza, costi e bias di selezione restano decisivi.

Esempio. Prendere le stesse operazioni ipotetiche −1R, −1R e +2R. Un ordinamento inizia con un drawdown di 2R; un altro con un guadagno di 2R prima di tornare a zero. Riordinare cambia il percorso conservando la somma; ricampionare con reinserimento può cambiare anche la somma.

Comprendere il concetto

Dichiarare dati, schema di campionamento, regola di dimensionamento, costi, numero di simulazioni e seme. Distinguere osservazioni fisse rimescolate, osservazioni ricampionate e shock generati dal modello. Se le perdite si raggruppano, un campionamento indipendente può cancellare dipendenze pertinenti; un modello a blocchi o condizionato appropriato può affrontare parte del problema.

Errore comune

Migliaia di simulazioni non correggono il sovra-adattamento né generano automaticamente una crisi mai vista. Riportare se un percentile citato descriva drawdown massimo, equity finale o un’altra statistica e i suoi limiti.

Approfondimenti

Nel corso: 9.2 La matematica delle perdite: asimmetria del recupero e rischio di rovina; 15.10 Audit della strategia — quando correggere il sistema, quando correggere se stessi. Fonti: SciPy: simulazione casuale e ricampionamento.

Percentili ed errore di simulazione

Dichiarare se un percentile descriva drawdown, equity finale o violazione di una barriera. Verificare la stabilità tra semi e numeri di percorsi. Separare rumore di simulazione e incertezza del modello: più percorsi possono ridurre il primo senza correggere una distribuzione errata o una storia incompleta.

Domande frequenti

Il rischio di rovina simulato è la vera probabilità di fallimento del conto?

No. È una stima condizionata al modello, la cui utilità dipende da ipotesi e rappresentatività dei dati in ingresso.

Rimescolare e campionare con reinserimento sono equivalenti?

No. Rimescolare conserva esiti e somma; il reinserimento può modificare entrambi. Il dimensionamento dipendente dal percorso cambia ulteriormente i risultati monetari.

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