Simulation Monte Carlo (performance)
Appliquée à un historique de trades, la simulation Monte Carlo rejoue des milliers de séquences aléatoires pour estimer la distribution des drawdowns et des rendements possibles, au-delà du seul résultat observé.
La simulation Monte Carlo appliquée aux trades rejeu des milliers de variations aléatoires d'une stratégie pour explorer tous les scénarios possibles au-delà du simple historique observé. Elle révèle les risques cachés : un drawdown bien pire que celui déjà subi reste statistiquement plausible et doit être anticipé.
À retenir
- Génère des milliers de séquences aléatoires des trades existants pour tester la robustesse
- Expose les drawdowns extrêmes et rendements limites, pas visibles dans un seul historique
- Mesure la sensibilité d'une stratégie à l'ordre des trades et aux variations de marché
Permet d'évaluer le vrai risque d'une stratégie plutôt que de se fier uniquement aux performances passées, essentiel avant d'engager des capitaux réels.
Une Monte Carlo révèle qu'un drawdown bien pire que l'historique reste plausible.
Termes liés
La simulation Monte Carlo rejoue des milliers de scénarios aléatoires à partir de ton winrate, ton R:R et ton risque pour estimer la probabilité de valider un challenge sans casser le drawdown.
Le drawdown maximum (max DD) est la plus forte baisse de capital observée sur une période. Indicateur clé pour juger le risque d'une stratégie et dimensionner son capital.
Une stratégie robuste reste performante sur différents actifs, périodes et conditions de marché, sans dépendre d'un réglage parfait. La robustesse prime sur la performance maximale en backtest.
Le risque de ruine est la probabilité de perdre tout (ou une part critique) de son capital compte tenu du risque par trade et du taux de réussite. Un risque par trade trop élevé le fait exploser.
Va plus loin que la définition
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