What does a Monte Carlo simulation tell a trader?

It shows the distribution of outcomes your edge can produce, not just one average path. By running hundreds of random trade sequences it reveals how lucky or unlucky ordering affects your final balance and drawdown — something a single backtest hides.

Why do I get different results each time I run it?

Each run draws a fresh random sequence of wins and losses from your inputs, so the median, percentiles and drawdown shift slightly every time. That variation is the point: it shows the spread of outcomes rather than one deterministic result.

What is a good probability of ruin?

Lower is better; many traders want ruin probability well under 5% at their chosen risk level. If the simulator shows a high chance of ruin, reduce risk per trade or improve the win rate and reward-to-risk before trading the strategy live.

मोंटे कार्लो इक्विटी सिम्युलेटर

अपनी रणनीति के 500 यादृच्छिक सिमुलेशन चलाएं। मध्यम इक्विटी कर्व, 5/95 पर्सेंटाइल, अधिकतम ड्रॉडाउन और बर्बादी संभावना देखें।

रणनीति पैरामीटर

प्रारंभिक पूंजी ($)

विन रेट%

औसत जीत (R)

प्रति ट्रेड जोखिम%

ट्रेड की संख्या

परिणाम

500 यादृच्छिक पथ बनाने के लिए "सिमुलेशन चलाएं" पर क्लिक करें।

मध्यम अंतिम इक्विटी—

5वाँ पर्सेंटाइल (सबसे खराब 5%)—

95वाँ पर्सेंटाइल (सबसे अच्छा 5%)—

मध्यम अधिकतम ड्रॉडाउन—

बर्बादी संभावना (<50% पूंजी)—

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Monte Carlo Equity Simulator के बारे में

Monte Carlo Equity Simulator आपकी win rate, औसत जीत/हार और प्रति ट्रेड risk के आधार पर आपकी strategy के 500 randomised sequences चलाता है। एक साफ-सुथरी curve के बजाय यह वास्तविक परिणामों की range दिखाता है — median final balance, 5वां और 95वां percentile, सामान्य maximum drawdown और ruin की संभावना। हर run में जीत और हार का क्रम फेरबदल होता है, इसलिए दोबारा चलाने पर नए paths explore होते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

Monte Carlo सिमुलेशन एक ट्रेडर को क्या बताता है?

यह केवल एक औसत पथ नहीं, बल्कि आपके edge से संभावित परिणामों का वितरण दिखाता है। सैकड़ों यादृच्छिक ट्रेड सीक्वेंस चलाकर यह बताता है कि किस्मत या बदकिस्मती का क्रम आपके अंतिम बैलेंस और drawdown को कैसे प्रभावित करता है — जो किसी एकल बैकटेस्ट में नज़र नहीं आता।

हर बार चलाने पर अलग-अलग नतीजे क्यों आते हैं?

प्रत्येक रन आपके इनपुट से एक नया यादृच्छिक जीत-हार सीक्वेंस बनाता है, इसलिए मेडियन, पर्सेंटाइल और drawdown हर बार थोड़ा बदलते हैं। यही विविधता इसका उद्देश्य है: यह किसी एक निश्चित परिणाम के बजाय परिणामों का फैलाव दिखाती है।

पर्याप्त रूप से अच्छी बर्बादी की संभावना क्या है?

जितनी कम उतनी अच्छी; कई ट्रेडर्स चाहते हैं कि चुने गए रिस्क स्तर पर बर्बादी की संभावना 5% से बहुत कम हो। यदि सिमुलेटर उच्च बर्बादी संभावना दिखाए, तो रणनीति को लाइव ट्रेड करने से पहले प्रति ट्रेड रिस्क घटाएं या win rate और reward-to-risk में सुधार करें।