Mô phỏng Rủi ro Monte Carlo — Mô hình hóa Kết quả Danh mục

Mô phỏng Monte Carlo cho phép bạn mô hình hóa 100.000+ con đường tương lai tiềm năng của danh mục, định lượng các chỉ số rủi ro như Giá trị Rủi ro (VaR) và thua lỗ kỳ vọng. Thay vì giả định một kết quả duy nhất, bạn sẽ thấy sự phân bố các khả năng.

Ví dụ: Chạy 100k mô phỏng chiến lược giao dịch của bạn. Bạn sẽ thấy: 68% kết quả lãi $10-$50, 25% lỗ $10-$30, 5% lỗ $50-$200 và 2% lãi $100+. Giờ bạn hiểu hồ sơ rủi ro của mình.

Chuyển động Brown Hình học Cơ bản (GBM)

Mô hình hóa giá tương lai như các bước ngẫu nhiên với xu hướng và biến động:

Python — Đường giá Monte Carlo
import numpy as np
def simulate_price_paths(S0, mu, sigma, T, dt, n_sims=10000):
# S0: giá hiện tại, mu: xu hướng, sigma: biến động
# T: thời gian (ngày), dt: bước thời gian, n_sims: số mô phỏng
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

Chỉ số Rủi ro Danh mục

Giá trị Rủi ro (VaR)

Mức lỗ bạn sẽ vượt quá trong chỉ 5% kịch bản (độ tin cậy 95%):

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

Thua lỗ Kỳ vọng (CVaR)

Mức lỗ trung bình trong 5% trường hợp tồi tệ nhất:

Python — Tính 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 # ví dụ: -$3,800 (tệ hơn VaR)

Mô phỏng Chiến lược Cụ thể

Mô phỏng quy tắc giao dịch thực tế, không chỉ đường giá:

Python — Mô phỏng Monte Carlo Chiến lược
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 # Dừng lỗ ở mức 50%
results[sim] = equity
return results

Kiểm tra Áp lực với Tín hiệu Smart Money

Mô hình hóa kịch bản tồi tệ nhất khi độ tin cậy Smart Money giảm:

Python — Kịch bản kiểm tra áp lực
def stress_test_scenarios(base_win_rate):
# Kịch bản 1: Điều kiện bình thường (Độ tin cậy CAO)
scenario_normal = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate)
# Kịch bản 2: Tín hiệu suy giảm (Độ tin cậy TRUNG BÌNH)
scenario_medium = simulate_strategy(10000, win_rate=base_win_rate * 0.95)
# Kịch bản 3: Sụp đổ (Điều kiện VETO)
scenario_veto = simulate_strategy(10000, win_rate=0.45) # lợi thế âm
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)}
}

Giải thích

Từ 10k mô phỏng, bạn biết được:

Kiểm tra áp lực chiến lược với tín hiệu Smart Money

Hiểu rủi ro danh mục trong điều kiện Smart Money bình thường, suy giảm và VETO. API của chúng tôi cung cấp tín hiệu; Monte Carlo mô hình hóa kết quả.

Mô hình Rủi ro Hôm nay →