Monte Carlo Risk Simulation — Μοντελοποίηση Αποτελεσμάτων Χαρτοφυλακίου

Οι προσομοιώσεις Monte Carlo σας επιτρέπουν να μοντελοποιήσετε 100.000+ πιθανές μελλοντικές τροχιές του χαρτοφυλακίου σας, ποσοτικοποιώντας μετρικές κινδύνου όπως η Αξία σε Κίνδυνο (VaR) και η αναμενόμενη απώλεια. Αντί να υποθέσετε ένα μόνο αποτέλεσμα, βλέπετε την κατανομή των πιθανοτήτων.

Παράδειγμα: Εκτελέστε 100k προσομοιώσεις της στρατηγικής συναλλαγών σας. Θα δείτε: 68% των αποτελεσμάτων κερδίζουν $10-$50, 25% χάνουν $10-$30, 5% χάνουν $50-$200 και 2% κερδίζουν $100+. Τώρα καταλαβαίνετε το προφίλ κινδύνου σας.

Βασική Γεωμετρική Κίνηση Brownian (GBM)

Μοντελοποιήστε τις μελλοντικές τιμές ως τυχαίους περιπάτους με παρέκκλιση και διακύμανση:

Python — Monte Carlo τροχιές τιμών
import numpy as np
def simulate_price_paths(S0, mu, sigma, T, dt, n_sims=10000):
# S0: τρέχουσα τιμή, mu: παρέκκλιση, sigma: διακύμανση
# T: ορίζοντας χρόνου (ημέρες), dt: βήμα χρόνου, n_sims: προσομοιώσεις
steps = int(T / dt)
paths = np.zeros((n_sims, steps))
paths[:, 0] = S0
for i in range(1, steps):
# dS = mu*S*dt + sigma*S*sqrt(dt)*Z
Z = np.random.normal(0, 1, n_sims)
dS = mu * paths[:, i-1] * dt + sigma * paths[:, i-1] * np.sqrt(dt) * Z
paths[:, i] = paths[:, i-1] + dS
return paths

Μετρικές Κινδύνου Χαρτοφυλακίου

Αξία σε Κίνδυνο (VaR)

Η απώλεια που θα ξεπεράσετε μόνο στο 5% των σεναρίων (95% εμπιστοσύνη):

Python — Υπολογισμός VaR
def calculate_var(simulations, confidence=0.95):
pnl = simulations[:, -1] - simulations[:, 0]
var = np.percentile(pnl, (1 - confidence) * 100)
return var # π.χ., -$2,340

Αναμενόμενη Απώλεια (CVaR)

Μέση απώλεια στα χειρότερα 5% των περιπτώσεων:

Python — Υπολογισμός CVaR
def calculate_cvar(simulations, confidence=0.95):
pnl = simulations[:, -1] - simulations[:, 0]
var_threshold = np.percentile(pnl, (1 - confidence) * 100)
worst_5_pct = pnl[pnl <= var_threshold]
cvar = np.mean(worst_5_pct)
return cvar # π.χ., -$3,800 (χειρότερο από το VaR)

Προσομοίωση Ειδικής Στρατηγικής

Προσομοιώστε τους πραγματικούς κανόνες συναλλαγών σας, όχι μόνο τις τροχιές τιμών:

Python — Στρατηγική Monte Carlo
def simulate_strategy(capital, win_rate, avg_win, avg_loss, trades_per_day=10, days=30, n_sims=10000):
results = np.zeros(n_sims)
for sim in range(n_sims):
equity = capital
n_trades = trades_per_day * days
for _ in range(n_trades):
if np.random.rand() < win_rate:
pnl = np.random.normal(avg_win, avg_win * 0.2)
else:
pnl = -np.random.normal(avg_loss, avg_loss * 0.2)
equity += pnl
if equity < capital * 0.5:
break # Διακοπή σε απώλεια 50%
results[sim] = equity
return results

Δοκιμές Πίεσης με Σήματα Smart Money

Μοντελοποιήστε τα χειρότερα σενάρια όταν πέφτει η εμπιστοσύνη των Smart Money:

Python — Σενάρια δοκιμής πίεσης
def stress_test_scenarios(base_win_rate):
# Σενάριο 1: Κανονικές συνθήκες (ΥΨΗΛΗ εμπιστοσύνη)
scenario_normal = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate)
# Σενάριο 2: Εξασθενήση σημάτων (ΜΕΣΑΙΑ εμπιστοσύνη)
scenario_medium = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate * 0.95)
# Σενάριο 3: Κατάρρευση (VETO συνθήκη)
scenario_veto = simulate_strategy(10000, win_rate=0.45) # αρνητικό όφελος
return {
'normal': {'var': np.percentile(scenario_normal, 5), 'mean': np.mean(scenario_normal)},
'medium': {'var': np.percentile(scenario_medium, 5), 'mean': np.mean(scenario_medium)},
'veto': {'var': np.percentile(scenario_veto, 5), 'mean': np.mean(scenario_veto)}
}

Ερμηνεία

Από 10k προσομοιώσεις, μαθαίνετε:

Δοκιμάστε στρατηγικές πίεσης με σήματα Smart Money

Κατανοήστε τον κίνδυνο χαρτοφυλακίου υπό κανονικές, εξασθενημένες και VETO συνθήκες Smart Money. Το API μας σας δίνει τα σήματα· το Monte Carlo μοντελοποιεί τα αποτελέσματα.

Risk Model Today →