Monte Carlo Risk Simulation — ပို့တဖိုလီယို ရလဒ်များကို မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ခြင်း

Monte Carlo စမ်းသပ်ချက်များဖြင့် သင့်ပို့တဖိုလီယို၏ အနာဂတ်လမ်းကြောင်း ၁၀၀,၀၀၀+ ကို မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်နိုင်ပြီး Value at Risk (VaR) နှင့် expected shortfall ကဲ့သို့သော စွန့်စားမှုအတိုင်းအတာများကို တိုင်းတာနိုင်ပါသည်။ တစ်ခုတည်းသော ရလဒ်ကို ယူဆရန် အစား၊ ဖြစ်နိုင်ခြေများ၏ ဖြန့်ဖြူးမှုကို သင်မြင်တွေ့ရမည်။

ဥပမာ: သင့်ရဲ့ ကုန်သွယ်မှုနည်းဗျူဟာကို ၁၀၀k စမ်းသပ်ချက်များ ပြုလုပ်ပါ။ သင်မြင်ရမည်: ၆၈% သော ရလဒ်များသည် $၁၀-$၅၀ အမြတ်ရသည်၊ ၂၅% သည် $၁၀-$၃၀ ဆုံးရှုံးသည်၊ ၅% သည် $၅၀-$၂၀၀ ဆုံးရှုံးသည်၊ နှင့် ၂% သည် $၁၀၀+ အမြတ်ရသည်။ ယခု သင်သည် သင့်ရဲ့ စွန့်စားမှုပရိုဖိုင်ကို နားလည်ပါပြီ။

အခြေခံ Geometric Brownian Motion (GBM)

အနာဂတ်စျေးနှုန်းများကို drift နှင့် volatility ဖြင့် ကျပန်းလမ်းလျှောက်များအဖြစ် မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ပါ:

Python — Monte Carlo စျေးနှုန်းလမ်းကြောင်းများ
import numpy as np
def simulate_price_paths(S0, mu, sigma, T, dt, n_sims=10000):
# S0: လက်ရှိစျေးနှုန်း, mu: drift, sigma: volatility
# T: အချိန်နယ်ပယ် (ရက်), dt: အချိန်အဆင့်, n_sims: စမ်းသပ်ချက်များ
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)

သင်၏ ၅% သော အခြေအနေများတွင်သာ ကျော်လွန်မည့် ဆုံးရှုံးမှု (၉၅% ယုံကြည်မှု):

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

Expected Shortfall (CVaR)

အဆိုးဆုံး ၅% သော အခြေအနေများတွင် ပျမ်းမျှဆုံးရှုံးမှု:

Python — CVaR တွက်ချက်ပါ
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 # e.g., -$3,800 (VaR ထက် ပိုဆိုး)

Strategy-Specific Simulation

စျေးနှုန်းလမ်းကြောင်းများသာမက သင့်ရဲ့ အမှန်တကယ် ကုန်သွယ်မှုစည်းမျဉ်းများကို စမ်းသပ်ပါ:

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 # Stop-out at 50% loss
results[sim] = equity
return results

Stress Testing with Smart Money Signals

Smart Money ယုံကြည်မှု ကျဆင်းသောအခါ အဆိုးဆုံးအခြေအနေများကို မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ပါ:

Python — Stress test scenarios
def stress_test_scenarios(base_win_rate):
# Scenario 1: Normal conditions (HIGH confidence)
scenario_normal = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate)
# Scenario 2: Deteriorating signals (MEDIUM confidence)
scenario_medium = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate * 0.95)
# Scenario 3: Breakdown (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

၁၀k စမ်းသပ်ချက်များမှ သင်သိရမည်:

Smart Money အချက်ပြများဖြင့် နည်းဗျူဟာများကို stress-test ပြုလုပ်ပါ

ပုံမှန်၊ ယိုယွင်းနေသော၊ နှင့် VETO Smart Money အခြေအနေများအောက်တွင် ပို့တဖိုလီယို စွန့်စားမှုကို နားလည်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ API သည် အချက်ပြများကို ပေးပါသည်; Monte Carlo သည် ရလဒ်များကို မော်ဒယ်လ်ပြုလုပ်ပါသည်။

Risk Model Today →