Analisis Monte Carlo boleh menjadi alat penting untuk menilai strategi dagangan, namun masih ramai trader yang tidak memandang serius keberkesan analisis ini. Dari segi praktikal, analisis Monte Carlo boleh diibaratkan sebagai menguji ketahanan (stress) strategi trading anda. Berbanding hanya melihat rekod prestasi strategi anda, ia menjalankan beribu-ribu simulasi untuk meramalkan senario pasaran yang berpotensi – yang telah berlaku dan juga yang akan berlaku. Bayangkan seperti anda merancang perjalanan, bukan sahaja perlu memikirkan cuaca cerah, tetapi anda juga perlu bersedia untuk kesesakan trafik, hujan lebat, atau halangan akibat kerja-kerja pembinaan.
Keupayaan sebenar analisis ini adalah memahami ketahanan strategi anda. Sebagai contoh, anda mungkin memiliki strategi yang berkesan berdasarkan rekod data lima tahun terakhir. Namun, analisis Monte Carlo mungkin boleh memberi isyarat strategi anda sebenarnya tidak begitu kukuh. Ia boleh menunjukkan pulangan tahunan anda sebanyak 15% yang kelihatan stabil sebenarnya boleh berubah-ubah, mungkin dalam lingkungan 5% ke +25%. Maklumat ini penting untuk pengurusan risiko.
Mengapa Gunakan Analisis Monte Carlo dalam Trading
Pasaran sememangnya tidak boleh dijangka dan rekod prestasi sebelum ini tidak semestinya menjamin harga pada masa hadapan. Sesuatu strategi trading mungkin berkesan dalam backtesting tetapi gagal dalam live trading disebabkan oleh risiko yang tidak dijangka. Jadi, analisis Monte Carlo dapat mengurangkan situasi ini dengan menunjukkan elemen rawak (randomness) dan menguji ketahanan strategi tersebut. Kaedah ini menunjukkan kebarangkalian untuk pelbagai senario, seterusnya memberi gambaran lebih jelas tentang penyusutan modal (drawdown), jangkaan keuntungan, dan kestabilan strategi.
Kelebihan analisis Monte Carlo:
- Pertama, kaedah ini membolehkan anda melihat pelbagai senario yang boleh berlaku, bukan sekadar nilai purata. Anda mungkin akan mendapati terdapat 5% kebarangkalian untuk strategi anda mengalami drawdown sebanyak 40%.
- Kedua, ia boleh memberi gambaran risiko yang lebih jelas. Jarang sekali pasaran bergerak sama seperti yang telah berlaku sebelum ini. Jadi, dengan menguji strategi anda dalam beberapa senario, anda lebih faham keadaan pasaran sebenar.
- Ketiga, ia boleh mendedahkan risiko tersembunyi. Strategi yang kelihatan kukuh dalam keadaan pasaran normal mungkin tidak dapat bertahan apabila pasaran mengalami volatility terlalu tinggi.
Namun, terdapat beberapa kelemahan utama yang anda perlu tahu:
- Jika simulasi tidak mencerminkan keadaan pasaran sebenar dengan tepat, hasil analisis boleh disalah faham (contohnya, hubungan antara aset atau perubahan mendadak dalam struktur pasaran).
- Analisis ini juga boleh mewujudkan ilusi keadaan yang selamat (false security). Hanya kerana anda telah melakukan ribuan simulasi, ia tidak bermaksud anda telah mengambil kira setiap kemungkinan pergerakan dalam pasaran.
- Pengunaan simulasi Monte Carlo mungkin agak mencabar bagi trader yang tidak biasa dengan kaedah statistik.
Bolehkah Saya Gunakan Analisis Monte Carlo di Excel
Boleh. Walaupun agak terbatas, analisis ini boleh digunakan di Excel. Anda boleh gunakan janaan nombor rawak di Excel, sebagai contoh, fungsi RAND() atau RANDBETWEEN(), fungsi jadual data untuk mencipta simulasi Monte Carlo yang asas. Namun, untuk analisis mendalam yang melibatkan aset yang saling terhubung atau peraturan trading yang rumit, anda mungkin perlu menggunakan Python atau R. Excel mula menjadi tidak praktikal apabila melibatkan ribuan iterasi dan pelbagai pemboleh ubah.
Excel anda akan kelihatan begini:
Analisis Monte Carlo mungkin akan mengambil kira nisbah dagangan berjaya, saiz purata untung/rugi, dan kekerapan trading anda. Kemudian, ia akan melakukan ribuan simulasi dengan senario berbeza dengan mengubah elemen-elemen ini secara rawak sambil mengekalkan ciri statistiknya. Simulasi ini mungkin akan mendedahkan walaupun purata pulangan tahunan anda berjumlah 20% apabila menggunakan strategi trading anda, masih terdapat 15% peluang untuk mengalami kerugian untuk tempoh 2 tahun berturut-turut – maklumat penting untuk saiz posisi dagangan dan pengurusan risiko.
Untuk menilai risiko, analisis Monte Carlo biasanya akan menggunakan alat statistik seperti percentiles, standard deviation, dan maximum drawdown calculations. Pengguna yang lebih mahir boleh mengautomasikan proses ini dengan menggunakan VBA (Visual Basic for Applications) dan dapat menjana ribuan iterasi.
Kunci utama dalam strategi ini adalah dengan menggunakan analisis Monte Carlo sebagai salah satu alat untuk menilai, bukan sebagai alat meramalkan dagangan. Analisis ini paling berkesan jika digabungkan dengan backtesting biasa, analisis fundamental, dan pengalaman dagangan yang sebenar.
Kesimpulan
Mempelajari analisis Monte Carlo boleh menjadi faktor penentu dalam pengurusan risiko dan penambahbaikan strategi. Walaupun analisis ini masih mempunyai beberapa kelemahan, ia mampu menilai risiko dan perubahan pasaran. Faktor tersebut membuatkan ia menjadi komponen penting dalam pembangungan strategi trading yang lebih mendalam. Namun ingat, walaupun analisis Monte Carlo dapat membantu anda bersedia dalam apa sahaja senario, pasaran sentiasa penuh dengan kejutan. Kerana itulah pedagang yang berjaya menggunakan analisis ini bagi memahami kemungkinan, bukan meramal sesuatu yang mutlak.
