Con motivo de la celebración del primer aniversario de las FXStreet Sessions, el pasado jueves 19 de noviembre de 2015 tuvo lugar un evento especial en Madrid con Alberto Muñoz como ponente, quien habló sobre el método de las Simulaciones de Monte Carlo aplicado al Trading.
En su discurso, Alberto Muñoz PhD explicó qué son las simulaciones de Monte Carlo y cómo podemos utilizarlas para mejorar múltiples aspectos de nuestra operativa tales como estimar el peor drawdown, calcular el capital realmente necesario para operar con una estrategia o determinar cuándo una estrategia deja de ser consistente.
Doctor en Economía Aplicada, Máster en Mercados Bursátiles y Derivados Financieros y profesor de Estadística en la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Aparte de colaborar en múltiples proyectos relacionados con el trading y los mercados financieros,modera Forex.es bajo el nombre de FXWizard y es el creador de X-Trader.net, una de las webs independientes de referencia sobre trading en los mercados financieros.
La pregunta que siempre nos hacemos cuando nos analizamos un sistema de trading es si en el futuro conseguiremos los mismos resultados que nos muestra su estadística actualmente. Dicho de otro modo, nos gustaría tener alguna forma de saber si, a largo plazo, los estadísticos más representativos del sistema (fiabilidad, ganancia media por operación, máximo drawdown, etc.) serán similares o no a los datos que hemos obtenido sobre nuestro histórico.
Es aquí donde entran en juego las simulaciones de Monte Carlo, un método con el que podemos generar secuencias de operaciones ordenadas de forma aleatoria, cada cual con su respectivo resultado final y drawdown. El análisis de la distribución de operaciones obtenida nos permitirá analizar en detalle la robustez y la consistencia de nuestro sistema.
Simulaciones de Monte Carlo aplicadas al Trading
En su discurso, Alberto Muñoz PhD explicó qué son las simulaciones de Monte Carlo y cómo podemos utilizarlas para mejorar múltiples aspectos de nuestra operativa tales como estimar el peor drawdown, calcular el capital realmente necesario para operar con una estrategia o determinar cuándo una estrategia deja de ser consistente.
Sobre Alberto Muñoz
Doctor en Economía Aplicada, Máster en Mercados Bursátiles y Derivados Financieros y profesor de Estadística en la Universidad Nacional de Educación a Distancia. Aparte de colaborar en múltiples proyectos relacionados con el trading y los mercados financieros,modera Forex.es bajo el nombre de FXWizard y es el creador de X-Trader.net, una de las webs independientes de referencia sobre trading en los mercados financieros.
Claves del encuentro
La pregunta que siempre nos hacemos cuando nos analizamos un sistema de trading es si en el futuro conseguiremos los mismos resultados que nos muestra su estadística actualmente. Dicho de otro modo, nos gustaría tener alguna forma de saber si, a largo plazo, los estadísticos más representativos del sistema (fiabilidad, ganancia media por operación, máximo drawdown, etc.) serán similares o no a los datos que hemos obtenido sobre nuestro histórico.
Es aquí donde entran en juego las simulaciones de Monte Carlo, un método con el que podemos generar secuencias de operaciones ordenadas de forma aleatoria, cada cual con su respectivo resultado final y drawdown. El análisis de la distribución de operaciones obtenida nos permitirá analizar en detalle la robustez y la consistencia de nuestro sistema.
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