Simulador Monte Carlo para trading
Prueba tu sistema de trading en cientos de secuencias simuladas: con la tasa de acierto, la relación ganancia/pérdida y el riesgo por operación verás la probabilidad de ganar, el riesgo de ruina, el drawdown típico y el abanico de saldos finales posibles.
Tamaño de la cuenta al empezar
Probabilidad de ganar cada operación
Relación ganancia/pérdida (múltiplo R): 1.50R
Fija la relación con la pérdida media
Fija la relación con la ganancia media
Solo cuenta la relación: 6% / 4% y 3% / 2% dan el mismo resultado. Cada operación perdedora cuesta el riesgo por operación del saldo; cada ganadora, esa cantidad por la relación.
Fija el tamaño: % del saldo que se pierde en una operación perdedora
Número de operaciones de cada recorrido
Iteraciones de Monte Carlo
Saldo final mediano
13,573
Rentabilidad mediana +35.73%
Probabilidad de ganar
80.60%
Riesgo de ruina (acaba con menos del 50% del inicio)
0.40%
P5 (peor 5%)
6,943
P10
8,682
P25
10,855
P75
18,283
P90
21,220
P95 (mejor 5%)
24,628
Media
14,551
Tasa de acierto de equilibrio
40.00%
Esperanza por operación
+37.50
Drawdown máximo mediano
25.50%
* Usa un tamaño de posición en % del saldo y una semilla fija: los resultados se repiten, pero pueden diferir del trading real por las condiciones del mercado.
Última revisión: · Cómo comprobamos nuestras calculadoras
Cómo usar la simulador Monte Carlo
Un backtest o un mes de resultados te enseña una secuencia de operaciones. Con la misma ventaja, otro orden de aciertos y fallos puede acabar muy distinto. La simulación Monte Carlo repite el juego cientos de veces con números aleatorios y muestra todo el abanico: lo normal, lo malo y lo muy malo.
- Saldo inicial: el tamaño de tu cuenta.
- Tasa de acierto: el porcentaje de operaciones ganadoras de tu historial o de tu backtest.
- Ganancia media y pérdida media: solo cuenta la relación entre ambas, el múltiplo R. 6% / 4% es 1.5R, igual que 3% / 2%.
- Riesgo por operación: el porcentaje del saldo que pierdes en una operación perdedora. Es lo que fija el tamaño de las posiciones.
- Operaciones por simulación y número de simulaciones: 100 operaciones son unos meses para un swing trader; 500 o 1,000 simulaciones dan estadísticas estables.
El resultado muestra el saldo final mediano, la curva de capital mediana, la probabilidad de acabar en ganancia, el riesgo de ruina (acabar por debajo de la mitad del saldo inicial), el histograma de saldos finales, los percentiles del 5 al 95, el porcentaje de acierto mínimo y el drawdown máximo mediano.
La fórmula
En cada simulación y en cada operación:
- Se sortea si la operación gana, con probabilidad igual a la tasa de acierto.
- Si pierde: Saldo × (1 − Riesgo por operación)
- Si gana: Saldo × (1 + Riesgo por operación × R), con R = Ganancia media ÷ Pérdida media
El riesgo es siempre un porcentaje del saldo del momento: las posiciones crecen tras las rachas buenas y se encogen tras las malas, como hace quien calcula el lote cada vez. Al final se ordenan los saldos de todas las simulaciones y se leen la mediana y los percentiles.
- Tasa de acierto de equilibrio = 1 ÷ (1 + R)
- Esperanza por operación = (Acierto × R − Fallo) × Riesgo × Saldo
Lo que no hace: no remuestrea tu lista real de operaciones (bootstrap) como AmiBroker o NinjaTrader, ni tiene en cuenta que las pérdidas se agrupen en ciertos mercados. Supone operaciones independientes con la misma ventaja; si tu sistema cambia con el mercado, la realidad será más dispersa que la simulación. La semilla es fija, así que los mismos datos dan siempre el mismo resultado.
Ejemplos prácticos
Ejemplo 1 — Un sistema con ventaja real
- Saldo 10,000 · acierto 45% · 1.5R · riesgo 3% · 100 operaciones · 500 simulaciones
- Acierto de equilibrio: 40% · probabilidad de ganar: 81% · riesgo de ruina: 0.4%
- Saldo final mediano: 13,573 · peor 5%: 6,943 o menos · drawdown máximo mediano: 25.5%
Con cinco puntos de ventaja sobre el equilibrio, uno de cada cinco recorridos acaba en pérdida y el típico pasa por una caída de una cuarta parte de la cuenta. Eso es un sistema rentable visto de cerca.
Ejemplo 2 — El mismo sistema con 1% y con 10% de riesgo
- 1%: saldo mediano 11,244 · peor 5%: 8,983 · ruina 0% · drawdown mediano 9.2%
- 10%: saldo mediano 16,396 · peor 5%: 1,806 · ruina 19.4% · drawdown mediano 67.5%
Multiplicar el riesgo por diez no multiplica la mediana por diez: la sube algo y dispara el riesgo de ruina, porque tras una racha de pérdidas cuesta mucho recuperar. Cuánto supone recuperar cada caída lo muestra la calculadora de drawdown; el lote que corresponde al 1% lo da la calculadora de tamaño de posición.
Ejemplo 3 — Sin ventaja
- Acierto 50% · 1R · riesgo 2% · 100 operaciones
- Acierto de equilibrio: 50% · probabilidad de ganar: 46% · rentabilidad mediana: −2%
Sin ventaja, la mediana pierde aunque la esperanza sea cero: arriesgar un porcentaje del saldo hace que una pérdida y una ganancia seguidas dejen la cuenta por debajo (0.98 × 1.02 = 0.9996). Y con comisiones y spread la esperanza ya es negativa. Ningún sistema de gestión de capital, tampoco la martingala, convierte una esperanza negativa en positiva.
Cómo leer el resultado
- Mira el percentil 5, no la media: la media la inflan unos pocos recorridos excepcionales; el percentil 5 es lo que te puede pasar en un año malo.
- Compara el drawdown mediano con tu tolerancia: si una caída del 25% te haría abandonar el sistema, baja el riesgo hasta que el drawdown sea soportable.
- Prueba tu tasa de acierto con unos puntos menos: el backtest suele ser optimista; si con 3 puntos menos el sistema ya no gana, la ventaja es frágil.
Para medir la calidad del historial, el ratio de Sharpe; para fijar objetivo y stop de cada operación, la calculadora de riesgo/beneficio.
Preguntas frecuentes
Una forma de ver el abanico de resultados posibles de un sistema: se generan cientos de secuencias de operaciones al azar con la misma tasa de acierto y la misma relación ganancia/pérdida, y se estudia la distribución de los saldos finales, de los drawdowns y del riesgo de ruina.
Con 500 o 1,000 las probabilidades y los percentiles ya son estables al punto porcentual; 10,000 afinan las colas extremas. Más simulaciones no mejoran la calidad de los datos de entrada, que es lo que de verdad limita el resultado.
Aquí, la probabilidad de terminar el recorrido con menos de la mitad del saldo inicial. Perder el 50% exige ganar un 100% para volver, y la mayoría de traders abandona el sistema mucho antes.
El backtest da una sola secuencia, la que ocurrió. Monte Carlo toma las estadísticas de esa secuencia y muestra lo que habría pasado con otro orden de aciertos y fallos, que es lo que vivirás en real.
Porque los saldos crecen de forma compuesta: unos pocos recorridos muy afortunados suben mucho la media. La mediana, el recorrido del medio, describe mejor lo que le pasa a un trader típico con ese sistema.
Sí: calcula la tasa de acierto, la ganancia media y la pérdida media de tus últimas 50 a 100 operaciones y ponlas en el simulador. Con menos de 30 operaciones las estadísticas son demasiado inestables para fiarse.
Fuentes
- Monte Carlo method (Wikipedia)
- Ralph Vince, The Mathematics of Money Management (Wiley, 1992)
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