モンテカルロ・シミュレーション
明示したモデルで、乱数シミュレーションを使って結果を調べる手法群です。戦略分析では、模擬の取引・リターン経路から、一つの過去曲線だけでなく、有効証拠金、ドローダウン、閾値違反の分布を得られます。再抽出も一つの方法です。結果はモデル内リスクの推定であり、現実の全破綻リスクではありません。入力の質、依存関係、費用、選択バイアスが引き続き決定的です。
例。 同じ仮想取引−1R、−1R、+2Rを考えます。ある順序では2Rのドローダウンで始まり、別の順序では2Rの利益からゼロへ戻ります。並べ替えは合計を保って経路を変え、復元再抽出は合計も変え得ます。
概念を理解する
データ、抽出方式、数量規則、費用、シミュレーション回数、シードを示します。固定観測の並べ替え、再抽出観測、モデルが生成したショックを区別します。損失が集中する場合、独立抽出は重要な依存関係を消し得ます。適切なブロックや条件付きモデルは、その問題の一部に対処できます。
よくある誤り
何千回シミュレーションしても過剰適合は直らず、未知の危機も自動的には生まれません。示すパーセンタイルが最大ドローダウン、最終有効証拠金、その他の統計量のどれか、その限界とともに報告します。
さらに学ぶ
講座内：9.2 損失の数学：回復の非対称性と破綻リスク; 15.10 戦略監査 — システムを直す時と自分を直す時。出典：SciPy：乱数シミュレーションと再抽出.
パーセンタイルとシミュレーション誤差
パーセンタイルがドローダウン、最終有効証拠金、障壁違反のどれを表すか示します。シードや経路数を変えて安定性を確認します。シミュレーションのばらつきとモデル不確実性を分けます。経路数を増やせば前者を減らせますが、誤った分布や不完全な履歴は直せません。
よくある質問
模擬破綻リスクは口座破綻の真の確率ですか？
いいえ。モデル条件付きの推定で、有用性は仮定と入力の代表性によります。
並べ替えと復元抽出は同じですか？
いいえ。並べ替えは結果と合計を保ち、復元抽出は両方を変え得ます。経路依存の数量調整で金額結果はさらに変わります。
