記事「ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル」についてのディスカッション

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新しい記事「ケリー基準とモンテカルロシミュレーションを使用したポートフォリオリスクモデル」はパブリッシュされました:

数十年にわたり、トレーダーは破産リスクを最小限に抑えつつ長期的な資産成長を最大化する手法として、ケリー基準の公式を活用してきました。しかし、単一のバックテスト結果に基づいてケリー基準を盲目的に適用することは、個人トレーダーにとって非常に危険です。というのも、実際の取引では時間の経過とともに取引優位性が薄れ、過去の実績は将来の結果を保証するものではないからです。本記事では、Pythonによるモンテカルロシミュレーションの結果を取り入れ、MetaTrader 5上で1つ以上のエキスパートアドバイザー(EA)にケリー基準を現実的に適用するためのリスク配分アプローチを紹介します。

最後に、1000個のランダムなシリーズをシミュレートし、最大ドローダウンが最も大きい上位10個をプロットします。乗算の交換法則によって最終的なエクイティはすべて同じになることに注意してください。 によるものです。パーセンテージ変化の系列を乗算すると、値が並べ替えられる順序に関係なく、同じ結果が得られます。

最大ドローダウンの分布は正規分布に近いはずであり、ここで見ると95パーセンタイル（約2標準偏差）はおおよそ30％の最大ドローダウンとなっています。

最初のバックテストでの最大ドローダウンはわずか17%で、この分布の平均値よりも小さいものでした。これを予想される最大ドローダウンとして採用していた場合、モンテカルロシミュレーションの結果を得た後、現在許容するリスクと比べてリスクが2倍に増加していたことになります。95%パーセンタイルを選んだ理由は、これが学者たちが実際の取引パフォーマンスに近いと考える一般的な結果だからです。幸運にも、95%パーセンタイルが当初設定した最大許容ドローダウンの30%とほぼ一致しました。つまり、ポートフォリオ内でこの単一のEAを取引する場合、1回の取引で2%のリスクを取ることで、最大許容範囲内で利益を最大化できることになります。もし結果が異なる場合は、最適な解を見つけるまでこの手順を繰り返す必要があります。

モンテカルロ曲線


作者: Zhuo Kai Chen

 
本当に素晴らしい記事をありがとうございます！このバックテストでは どのEAまたはストラテジーを使用していますか？
 
Dominic Michael Frehner バックテストでは どのEAまたはストラテジーを使用していますか？

例として3つの異なる資産を取引するためのブレイクアウト戦略を実装するために3つのEAを使用しました。しかし、個人的に取引しているため、これ以上の詳細は公表できません。

 
Zhuo Kai Chen #:

例として3つの異なる資産を取引するために、3つのEAを使ってブレイクアウト戦略を実行しました。しかし、個人的にトレードしているため、これ以上の詳細は公開できません。

もちろん問題ありません。）

EAが取引を行う前に、ケリー基準で口座全体を管理するEAを構築するのは、実際には非常識でしょう。これがおそらく最も難しい部分です。
 
Dominic Michael Frehner #:
もちろん構わないよ。）

EAが取引を行う前に、ケリー基準で口座全体を管理するEAを構築するのは、実際には非常識でしょう。これが一番難しいところでしょう。

もし私があなたの言いたいことを見逃していなければ、この記事はまさにそれをやっていると思います。新しいデータが入ってくるたびにケリーの配分を更新し続けるEAを作るということであれば、それはとても難しいことだと思います。でも、ここまで厳密にする必要はないと思います。どう思う？

 
Dominic Michael Frehner #:

EAが取引を行う前に、ケリー基準で口座全体を管理するEAを構築するのは、実際には正気の沙汰ではないでしょう。これが一番難しいところでしょう。

過去のトレードをシミュレートするテスターがあります。

 
これは印象的だ！
 
RustyKanuck #:
これは印象的だ！

ありがとう

 
議論のための良い記事だ。
 
素晴らしい記事だ。
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