Simulación de Montecarlo

La simulación de Montecarlo es una técnica que somete a prueba una estrategia reejecutando sus operaciones históricas miles de veces en orden aleatorio, a veces también remuestreándolas o alterando sus tamaños. Cada ejecución produce una curva de capital distinta a partir de la misma población de operaciones, y el conjunto forma una distribución de resultados: cuán profundos podrían llegar a ser los drawdowns, cuánto durarían las rachas de pérdidas y con qué frecuencia la estrategia habría superado un límite de pérdida dado. El método importa porque un único backtest muestra solo una ordenación de los resultados, y métricas como el drawdown máximo dependen mucho de esa ordenación. Los operadores usan la distribución simulada para fijar tamaños de posición y colchones de drawdown con margen para secuencias peores que la que la historia entregó por azar. Bautizado por el barrio de casinos de Mónaco, el enfoque nació en la física de mediados del siglo XX.