如何利用蒙特卡洛模拟预测策略表现？

当我们实盘使用一个策略时，如何提前知道它上线后的大致表现？运行一年后究竟会亏损还是盈利，盈利的概率又有多少？关于这项技术的具体历史和演绎过程，大家可以查看视频内容，MIT公开课程中对相关理论知识有详细讲解。 不过，理论知识并非重点。我们聚焦的是蒙特卡洛模拟在量化交易中的具体应用。

一、蒙特卡洛模拟：量化分析的进阶工具

蒙特卡洛模拟属于稳健性分析中相对后置的环节。如果你是量化小白，或刚入门不久、尚未建立完善的开发流程，建议暂时不要尝试——相关知识体系不完善时，很难理解其价值并正确运用，它属于比较进阶的内容。

使用历史数据回测时，无论采用样本内（in-sample）、样本外（out-of-sample）还是移动分析（WFA），实盘数据与历史数据的市场环境排列方式总会存在差异。历史会重演，但不会完全复制。当策略遇到不适应的市场环境时，绩效可能大幅下滑。

核心问题：这种“下滑”的极限在哪里？最差结果是否在可接受范围内？能否在上线前通过具体数值量化风险？蒙特卡洛模拟正是为解决这些问题而生。

本质上，它是一种基于随机数的统计技术，广泛应用于物理、生物、工程、金融等领域。在量化交易中，它是评估风险的重要工具，通过概率统计解决问题——量化交易本就是从历史数据中挖掘重复特征，与概率统计高度契合，因此非常适合蒙特卡洛模拟。

二、操作原理：从随机抽样到风险评估

具体步骤如下：

1. 记录每笔交易的损益（Profit & Loss）；
2. 随机打乱交易顺序并重新排列；
3. 重复执行成千上万次，生成涵盖各种情况的资金曲线；
4. 统计关键指标：如最大回撤（MDD）的中位数、破产概率、盈利概率、收益回撤比（Return DD Ratio）等，评估策略稳健性。

核心思想：通过随机抽样模拟可能的市场走势，利用大量重复生成结果分布，帮助理解极端环境下策略的表现。

三、使用注意事项

1. 数据必须为样本外：避免使用样本内数据或经过过度优化的回测报告——此类数据本身表现优异，会使测试失去意义。
2. 策略需满足“序列无关”：若交易规则依赖前序持仓状态（例如“前一笔盈利则卖空”），订单间依赖性过高，蒙特卡洛模拟结果将失效。

四、工具应用

（一）QA工具：入门级应用

个人观察发现，QA软件的计算结果存在一定“偏好”——策略通过概率偏高，且提供的分析数据有限，执行效率随模拟次数下降。但对初学者而言，仍是可行的入门工具，许多专业交易者也会使用。

操作流程：

1. 导入样本外交易记录（若使用WFA，需组合为完整的资金曲线记录）；

2. 输入模拟次数（如5000次），点击运行；

3. 分析结果：重点关注95%置信率下的指标（如Return DD Ratio是否达到原始策略的一半）。

   • 例：若原始策略Return DD Ratio为7.24，95%置信区间下达到3.62以上可视为及格。

   

   

   • 若需模拟“一年表现”，可设置剔除50%交易记录（假设原始数据为两年），随机选取一年数据打乱重排后测试。

   

   

4. 预测最好和最坏的结果

   

(二) Excel（推荐）

推荐使用油管Kevin老师制作的模板（已去除个人信息），逻辑清晰、公式预设，适合新手。

Excel操作步骤

1. 数据准备：

   • 从MT5导出HTM文件，通过QA提取“Profit Loss”列（含手续费等净盈亏），粘贴到Excel模板。
   • 填写总交易笔数、历史最大回撤、模拟年份（如7年），计算年均交易笔数（总笔数/年份）。
   • excel 会自动计算出平均每年交易笔数,和下架标准(>1.5倍历史最大回撤)

   

   

   

   

2. 参数设置：

   • 破产标准：通常设为历史最大回撤的1.5-2倍（如历史最大回撤1513，破产阈值设为2269.5）。
   • 本金参数：图中是10000。

3. 运行模拟：

   • 点击计算按钮，模板自动模拟2500次, 模拟第一年盈亏情况。

4. 结果分析(黄色区域)：

   • 每列含义: 第一列:净值,第二列:破产概率,第三列:回撤中位数,第四列:盈利的中位数,第五列:回报率中位数,第六列:回报/最大回撤比,第七列:盈利概率。
   • 核心指标：关注红色那一列 “Return/DD Ratio”（回报/最大回撤比），个人标准为≥2，最低不低于1.5。
   • 其他指标：破产概率（越低越好）、盈利中位数、盈利比例（如1万本金头年盈利概率85%）。

五、总结：

没有通过蒙特卡洛模拟的标准,就会放弃上线实盘可以放在模拟账户上观察, 而不会再次返回去继续优化否则就是拟合数据了, 大部分的策略都是无法通过蒙特卡罗模拟的,开发一个实盘上线的策略,没有那么容易