Alphawave Glossar
Monte-Carlo-Simulation
Verfahren, bei dem mögliche Strategieverläufe durch zufällige Wiederholung simuliert werden, um Bandbreiten für Rendite, Drawdown und andere Kennzahlen abzuschätzen.
Monte Carlo testet eine Strategie gegen zehntausende zufällig variierte Szenarien. So entsteht eine Verteilung möglicher Ergebnisse statt einer einzigen Punktschätzung.
Sie hilft, Bandbreiten für Rendite und Drawdown realistisch einzuschätzen, inklusive der „bösen“ Tail-Szenarien.
Was Monte Carlo leistet
Statt eine Strategie nur an einer einzigen historischen Pfadlinie zu messen, simuliert Monte Carlo zehntausende plausible Alternativ-Pfade. Das Ergebnis ist eine Verteilung möglicher Ausgänge, inklusive der seltenen, aber wichtigen Tail-Szenarien.
Der Name geht auf das Manhattan-Projekt zurück (Ulam/von Neumann, 1940er Jahre), ursprünglich entwickelt, um neutrale Teilchenbewegungen zu modellieren.