Monte Carlo Risk Simulation — ການຈຳລອງຜົນໄດ້ຮັບຂອງພັອດຟີໂອ

ການຈຳລອງ Monte Carlo ເຮັດໃຫ້ທ່ານສາມາດຈຳລອງເສັ້ນທາງໃນອະນາຄົດກວ່າ 100,000 ເສັ້ນທາງຂອງພັອດຟີໂອຂອງທ່ານ, ຊັດເຈນຕົວຊີ້ວັດຄວາມສ່ຽງເຊັ່ນ Value at Risk (VaR) ແລະ ຄວາມສູນເສຍທີ່ຄາດຫວັງ. ແທນທີ່ຈະສົມມຸດຜົນໄດ້ຮັບແບບດຽວ, ທ່ານຈະເຫັນການແຈກຢາຍຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້.

ຕົວຢ່າງ: ດຳເນີນການຈຳລອງ 100k ຄັ້ງຂອງຍຸດທະສາດການຊື້ຂາຍຂອງທ່ານ. ທ່ານຈະເຫັນ: 68% ຂອງຜົນໄດ້ຮັບມີກຳໄລ $10-$50, 25% ສູນເສຍ $10-$30, 5% ສູນເສຍ $50-$200, ແລະ 2% ມີກຳໄລ $100+. ດຽວນີ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຄວາມສ່ຽງຂອງທ່ານ.

Basic Geometric Brownian Motion (GBM)

ຈຳລອງລາຄາໃນອະນາຄົດເປັນການເຄື່ອນທີ່ແບບສຸ່ມພ້ອມກັບການລ່ວງໜ້າ ແລະ ຄວາມປ່ຽນແປງ:

Python — Monte Carlo price paths
import numpy as np
def simulate_price_paths(S0, mu, sigma, T, dt, n_sims=10000):
# S0: ລາຄາປັດຈຸບັນ, mu: ການລ່ວງໜ້າ, sigma: ຄວາມປ່ຽນແປງ
# T: ເວລາກຳນົດ (ມື້), dt: ຂັ້ນຕອນເວລາ, n_sims: ຈຳນວນການຈຳລອງ
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

Portfolio Risk Metrics

Value at Risk (VaR)

ຄວາມສູນເສຍທີ່ທ່ານຈະເກີນໃນພຽງ 5% ຂອງສະຖານະການ (95% ຄວາມໝັ້ນໃຈ):

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

Expected Shortfall (CVaR)

ຄວາມສູນເສຍສະເລ່ຍໃນກໍລະນີທີ່ແຮງທີ່ສຸດ 5%:

Python — Calculate 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 # ຕົວຢ່າງ, -$3,800 (ແຮງກວ່າ VaR)

Strategy-Specific Simulation

ຈຳລອງກົດລະບຽບການຊື້ຂາຍທີ່ແທ້ຈິງຂອງທ່ານ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເສັ້ນທາງລາຄາ:

Python — Strategy 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 # ຢຸດການຊື້ຂາຍເມື່ອສູນເສຍ 50%
results[sim] = equity
return results

Stress Testing with Smart Money Signals

ຈຳລອງສະຖານະການທີ່ແຮງທີ່ສຸດເມື່ອຄວາມໝັ້ນໃຈຂອງ Smart Money ຫຼຸດລົງ:

Python — Stress test scenarios
def stress_test_scenarios(base_win_rate):
# Scenario 1: ສະພາບປົກກະຕິ (HIGH confidence)
scenario_normal = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate)
# Scenario 2: ສັນຍານທີ່ອ່ອນແອ (MEDIUM confidence)
scenario_medium = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate * 0.95)
# Scenario 3: ການລົ້ມເຫຼວ (VETO condition)
scenario_veto = simulate_strategy(10000, win_rate=0.45) # negative edge
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)}
}

Interpretation

ຈາກ 10k ການຈຳລອງ, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້:

ທົດສອບຍຸດທະສາດດ້ວຍສັນຍານ Smart Money

ເຂົ້າໃຈຄວາມສ່ຽງຂອງພັອດຟີໂອໃນສະພາບປົກກະຕິ, ການອ່ອນແອ, ແລະ ສະພາບ VETO ຂອງ Smart Money. API ຂອງພວກເຮົາໃຫ້ສັນຍານແກ່ທ່ານ; Monte Carlo ຈຳລອງຜົນໄດ້ຮັບ.

Risk Model Today →