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.

몬테카를로 자산 시뮬레이터

전략의 500회 무작위 시뮬레이션 실행. 중앙값 자산 곡선, 5/95 백분위, 최대 드로우다운, 파산 확률 확인.

전략 매개변수

초기 자본($)

승률%

평균 이익(R)

거래당 리스크%

거래 횟수

결과

"시뮬레이션 실행"을 클릭하여 500개의 무작위 경로를 생성하세요.

중앙값 최종 자산—

5 백분위(최악 5%)—

95 백분위(최선 5%)—

중앙값 최대 드로우다운—

파산 확률(자본 50% 미만)—

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몬테카를로 자산 시뮬레이터 소개

몬테카를로 자산 시뮬레이터는 승률, 평균 손익, 거래당 리스크를 기반으로 전략의 무작위 시퀀스 500개를 실행합니다. 단일 곡선 대신 현실적인 결과 범위를 보여줍니다 — 중앙값 최종 잔액, 5번째 및 95번째 백분위수, 전형적인 최대 낙폭, 파산 확률. 매 실행마다 승패 순서가 무작위로 섞이므로 재실행할 때마다 새로운 경로를 탐색합니다.

자주 묻는 질문

Monte Carlo 시뮬레이션은 트레이더에게 무엇을 알려주나요?

하나의 평균 경로가 아닌 당신의 edge가 만들어낼 수 있는 결과의 분포를 보여줍니다. 수백 개의 무작위 거래 순서를 실행하여 운 좋은 혹은 불운한 순서가 최종 잔액과 드로다운에 어떤 영향을 미치는지 밝혀냅니다 — 단일 백테스트로는 이를 알 수 없습니다.

실행할 때마다 왜 다른 결과가 나오나요?

각 실행은 입력값에서 새로운 무작위 승패 시퀀스를 뽑기 때문에 중앙값, 백분위수, 드로다운이 매번 약간씩 달라집니다. 그 변동 자체가 핵심입니다: 하나의 결정론적 결과가 아닌 결과의 범위를 보여주는 것입니다.

파산 확률은 어느 정도가 적당한가요?

낮을수록 좋습니다. 많은 트레이더들은 선택한 리스크 수준에서 파산 확률이 5% 미만이길 원합니다. 시뮬레이터가 높은 파산 확률을 보여주면, 전략을 실전에 적용하기 전에 거래당 리스크를 줄이거나 승률과 reward-to-risk를 개선하세요.