Correcto.ranunculo escribió:Hablando de Montecarlos, últimamente ando preocupado con la fiabilidad de la simulación de Montecarlo.
Un ejemplo sencillo: un sistema compra en pullbacks, obteniendo rentabilidades diarias del 1 al 2%. Además añadimos un filtro basado en la caida de tu equity, o bien en la volatilidad del indice de referencia.
Asi, puedes obtener una secuencia tal como:
+0.5, +1,1, -0.4, -0.9, +1.1, -7.9, -0.5, -0.1, +.5, +1.2, +0.2, -0.9, -0.5, +0.6, +0.3, +0.1, -0.2, -0.1, -8.2, -0.1.. etc
Es decir, el sistema tiene alta volatilidad porque de vez en cuando pierde mucho. Pero como el sistema se autoajusta en caso de fuertes caidas o picos de volatilidad, pues es muy dificil que repita dos veces seguidas dos caidas fuertes que lleven a un DD grande.
Sin embargo, el Montecarlo, por probabilidad ciega, te da una probabilidad de DD mucho mayor de la que realmente sucedería..
Ergo: La distribución de Montecarlo resulta irreal. En este tipo de sistemas.
Montecarlo supone que las distribuciones de rentabilidades son independientes e igualmente distribuidas. En ese sistema que comentas habria correlaciones entre las rentabilidades, y necesitarías emplear un método que tuviese en cuenta esa matriz de correlaciones. Algo más complejo sin duda.