L’analisi Montecarlo

L’analisi Montecarlo è un metodo statistico che permette di valutare le possibili variabili di una strategia di trading, simulando numerosi scenari casuali. Questo approccio viene utilizzato per testare l’affidabilità di una strategia, sia che si basi su backtest storici, su dati di trading reale o su paper trading.

Questa metodologia è stata sviluppata negli anni ’40 da due matematici, Stanislaw Ulam e John von Neumann, mentre lavoravano su progetti legati alla fisica nucleare. Nel corso degli anni, l’analisi Montecarlo ha trovato applicazione in numerosi ambiti, tra cui la finanza, l’ingegneria, e la scienza. 

L’analisi Montecarlo è utilizzata principalmente per:

• Simulazioni probabilistiche.
  Consente di creare modelli numerici in grado di gestire variabili casuali e incertezze, aiutando a comprendere meglio scenari complessi che non possono essere risolti facilmente con metodi tradizionali. 
• Gestione del rischio.
  È uno strumento cruciale in finanza per prevedere l’andamento di mercati e portafogli d’investimento, analizzando la probabilità di diverse condizioni economiche e finanziarie. Con le simulazioni di tipo Montecarlo, è possibile ottenere una visione più chiara del rischio associato a decisioni finanziarie. 
• Ottimizzazione dei processi decisionali.
  L’analisi Montecarlo viene utilizzata anche per ottimizzare strategie in scenari complessi, come nel caso di scelte di investimento in cui le variabili economiche e di mercato sono difficili da quantificare esattamente.

L’obiettivo principale di questa analisi è determinare la robustezza della strategia e il peggior scenario possibile (worst-case scenario), oltre a quello medio (mid-case) e ottimale (best-case). Inoltre fornisce informazioni riguardo:

• Il risk of ruin (rischio di rovina) di un conto. 
• La probabilità di una serie negativa (drawdown). 
• Il potenziale rendimento a lungo termine.

Per eseguire correttamente un’analisi Montecarlo nel trading, è necessario disporre dei seguenti dati:

• Win rate (in percentuale) 
• Rapporto rischio/rendimento 
• Numero di trade effettuati 
• Percentuale di trade che vanno a break-even 
• Numero di simulazioni da effettuare

Inoltre, è essenziale che il numero di trade considerati sia sufficiente per costruire una statistica affidabile. Se il campione è troppo piccolo, l’analisi potrebbe essere distorta da una sequenza favorevole o sfavorevole di trade.

I vantaggi dell’analisi Montecarlo sono molteplici. I più significativi sono:

• Stimare la variabilità dei risultati nel tempo. 
• Comprendere e stimare la probabilità di drawdown critici. 
• Consente di testare il worst-case scenario per una strategia. 
• Ottimizzare e migliorare la gestione del rischio.

Bisogna anche avere presente le criticità dell’analisi Montecarlo.

• Si basa su dati storici, che potrebbero non rappresentare correttamente l’andamento futuro dei mercati. 
• Non genera nuove candele di prezzo, limitando la variabilità reale del mercato. 
• Non tiene conto di cambiamenti strutturali nel mercato. 
• Non tiene in considerazione i possibili “cigni neri”.

Per ottenere risultati affidabili, l’analisi Montecarlo deve basarsi su un dataset solido che includa:

• Commissioni di trading (slippage, spread, swap). 
• Un numero di trade sufficientemente ampio per generare una statistica valida.

Ad esempio, se una strategia ha un win rate del 50% e un RR di 2:1, possiamo utilizzare Montecarlo per stimare le probabilità di subire serie di stop loss prolungate e il potenziale profitto nel lungo periodo.

Nel caso dello swing trading, un dataset di 100 operazioni può essere sufficiente, poiché copre un periodo di tempo più lungo. Tuttavia, per ottenere simulazioni precise, è fondamentale che il rischio e il rendimento rimangano costanti tra i vari trade. Se si cambia frequentemente il proprio rapporto rischio/rendimento durante la serie di operazioni, la simulazione Montecarlo potrebbe risultare imprecisa, fornendo una visione distorta della performance futura. Per esempio, se il rischio su alcune operazioni è più elevato rispetto ad altre, la simulazione potrebbe mostrare risultati che non riflettono accuratamente la realtà del trading, dando un’illusione di maggiore rendimento senza il rischio effettivo.

Per l’analisi di una strategia di scalping, il numero di operazioni da testare deve essere molto più alto. Almeno 500 trade dovrebbero essere effettuati per avere una visione realistica della strategia. Se un trading system apre 10 operazioni al giorno, 100 trade coprirebbero solo 10 giorni di attività, il che potrebbe non essere sufficiente per valutare correttamente le serie di perdite e i drawdown.

Nel trading automatico, è fondamentale includere anche gli stop loss nei dati storici. Senza stop loss, l’analisi Montecarlo potrebbe risultare fuorviante, mostrando solo un’equity line in crescita senza evidenziare i rischi reali.

L’analisi aiuta a comprendere se una serie di stop consecutivi potrebbe:

• • Bruciare il conto. 
  • Compromettere la strategia. 
  • Essere tollerabile nel lungo periodo.

Un altro aspetto fondamentale da considerare è la gestione delle correlazioni tra le operazioni. In scenari di trading automatico con più asset, si può simulare come le correlazioni tra gli asset influenzano il rischio complessivo del portafoglio, identificando possibili situazioni di overexposure.

L’immagine mostra un’analisi Montecarlo su un settaggio di Waka-Waka, simulando 1000 scenari per capire il comportamento della strategia nelle diverse condizioni di mercato.

Per effettuare un’analisi Montecarlo, si possono usare strumenti online gratuiti come Due Diligence Hub.

I passaggi necessari sono:

• • Caricare i dati del backtest. 
  • Inserire i parametri della strategia (win rate, RR, numero di trade). 
  • Eseguire la simulazione Montecarlo.

Esempio di parametri usati per la simulazione :

• • Win rate: 46% 
  • Rischio/Rendimento: 1.5 / 1 
  • Numero di trade: 1000 
  • Rischio per trade: 1%

Se si usa robot di trading, si possono sfruttare software avanzati come QuantAnalyzer.

I passaggi necessari sono:

• • Caricare il backtest dell’Expert Advisor

• • Accedere alla sezione “Monte Carlo Analysis”

• • Impostare il numero di simulazioni (es. 1000)

L’immagine di sopra, mostra un’analisi Montecarlo con 1000 simulazioni utilizzando un differente settaggio di Waka-Waka.

Grazie all’Intelligenza Artificiale, è possibile generare candele casuali basate su un bias di mercato. Ad esempio, si possono:

• • Creare grafici sintetici con un bias. 
  • Testare strategie su dati generati da modelli AI. 
  • Simulare scenari ipotetici su scenari mai visti prima.

Attualmente, tecnologie avanzate come quelle descritte sono riservate principalmente a grandi istituzioni finanziarie, come hedge fund e banche d’affari, che hanno risorse sufficienti per sviluppare e implementare tali modelli. Tuttavia, con il progresso dell’Intelligenza Artificiale e la riduzione dei costi delle infrastrutture computazionali, queste tecnologie potrebbero diventare accessibili anche ai retail trader, democratizzando l’accesso agli strumenti avanzati di simulazione e ottimizzazione delle strategie di trading.

L’analisi Montecarlo rappresenta uno strumento potente ed efficace per valutare la robustezza di una strategia di trading. Grazie alla sua capacità di simulare migliaia di scenari, consente di comprendere meglio come una strategia potrebbe comportarsi sotto diverse condizioni di mercato, sia positive che negative. Questo tipo di analisi permette di identificare potenziali rischi e di prendere decisioni più informate riguardo alla gestione del rischio e al money management. Tuttavia, è importante sottolineare che questa tipologia di analisi non dovrebbe mai sostituire un backtest tradizionale, che rimane fondamentale per validare una strategia sulla base di dati storici concreti. L’analisi Montecarlo può essere utilizzata in parallelo con altri metodi di analisi, come l’analisi tecnica e fondamentale, per ottenere una visione più completa dei rischi associati a un’operazione o a un portafoglio.