- This table provides an answer to the question posed earlier:
Would it make sense to try to scale this system up by trading more contracts or is the risk-reward ratio an insurmountable obstacle?
Again, assuming the average one-contract trade size of $12 is achievable in practice, the Monte Carlo simulation suggests that, yes, this system is viable.
Consider, for example, a fixed fraction of 0.06.
By risking 6% of account equity on each trade, the Monte Carlo simulation estimates that the rate of return would be 111% and the worst-case drawdown would be about 15% with 95% confidence.
この表はすでにここで述べた質問に対する回答を示している。
すなわち、より建て玉枚数を増やしてトレードすることにより、このシステムをスケールアップしようとすることがわかるだろうか？
またはリスクリワードレシオ（リスクと報酬の比）は克服できない障害なのだろうか？という質問である。
再び、平均トレード額が12ドル実際に達成できるものと仮定すると、モンテカルロシミュレーションは「はい、このシステムは実行可能です」と答えるだろう。
例として0.06の固定割合で考えてみる。
各トレードで講座資金の６％のリスクをとることにより、モンテカルロシミュレーションが信頼度95%で収益率を111%、最悪のケースのドローダウンが約15%と判断している。
- As expected, we’d need to trade a fairly large number of contracts.
A risk percentage of 6% implies that we’d be starting with 0.06 * 20000/212 = 5 contracts (rounded down).
With an initial margin requirement of about $3500, this would require about $17,500 in initial margin.
This would leave enough available equity to cover the position if it was stopped out at the maximum loss of $212.
Even though the drawdown at the slightly higher risk percentage of 7% is only 17%, we would not be able to afford the number of contracts that this would require.
The largest risk percentage that would work for this system is about 6%.
予想されたように、我々はかなり大きな枚数でトレードする必要がある。
6%というパーセンテージのリスクは我々が 0.06 * 20000 / 212 = 5枚で（端数切捨て）開始することを意味する。
約3500ドルの初期手数料の要求で、これは初期手数料として約17500ドルを要求する。
これは十分入手可能な資産に、もし最大損失212ドルでストップアウトされたときにポジションをカバーさせているのである。
わずかに高いリスク7%でのドローダウンはたったの17%なのだけれども、我々はここで要求されている建て玉枚数を買う余裕はもてない。
このシステムで機能する最大のリスクパーセンテージは約6%である。
- The Monte Carlo simulation is particularly useful for this system because it properly accounts for the unusual distribution of wins and losses in this system.
While most of the trades in the system are small wins or small losses, there are periodic large wins and large losses.
On a one-contract basis, the system produces very little profit.
However, it’s difficult to determine from the one-contract results if the relatively large risk represented by those periodic large losses would allow it to be scaled up to a large enough number of contracts to be viable.
The Monte Carlo simulation takes all these factors into account to tell us that it should work.
モンテカルロシミュレーションは、このシステムの勝ちトレードと負けトレードの例外的な分布の収支を適切に報告するため、このシステムには特に役に立っている。
このシステムの大部分のトレードは小さく勝つまたは小さく負けている一方で、周期的に大きな勝ちと大きな負けがある。
枚数1枚ではこのシステムはとても小さな収益しか生まない。
しかし、その周期的な大きな損失により表された比較的大きなリスクが、十分大きな枚数でのトレードを実行可能にするために額を大きくすることを認めるかどうかは、1枚での結果から決定することは困難である。
モンテカルロシミュレーションは、それ(十分大きな枚数でのトレード)が機能することを我々に教えるために、これらすべての要因を資金へと入れるのである。
- While most systems are probably more straight-forward than the example presented here, the rationale for combining risk-based position sizing and Monte Carlo simulation is simple:
the more accurately we can simulate the performance of a trading system, the better we can evaluate the system.
And the better we can evaluate a system or a set of parameter values for a system, the better our trading is likely to be.
大部分のシステムがここで紹介した例よりもおそらくより正直であり、ポジションサイジングを基にしたリスクの合計の論理的根拠とモンテカルロシミュレーションは単純である。
すなわち、我々がトレーディングシステムのシミュレーションをより正確におこなえば行うほど、システムをよりうまく評価できる。
そしてシステムをよりうまく評価できればできるほど、我々のトレーディングシステムはよりそうなるように思えるのである。
- * The Monte Carlo program has been discontinued.
The same functionality is now available with Market System Analyzer (MSA), available at Adaptrade.com.
The user’s guide for MSA, also available at Adaptrade.com, contains additional information about Monte Carlo analysis.
＊モンテカルロプログラムは現在中止されている。
同様の機能をもったものはマーケットシステムアナライザ（MSA）にて利用可能であり、アドレスはAdaptrade.comである。
MSAのユーザーズガイドもまたこのアドレスから取得でき、モンテカルロ分析についての追加された情報が含まれている。
終わり
この内容は下記のページを作者の許可を得て翻訳紹介しています。
http://www.breakoutfutures.com/Newsletters/Newsletter0603.htm