Monte Carlo Backtest Validator

montecarlo-validator-mcp

バックテストの優位性が実際に存在するかどうかを、ブートストラップ・リサンプリングとシャッフルによるモンテカルロ手法で統計的に検証し、さらにプロップファーム固有の合格確率をシミュレーションする MCP サーバーです。

このツールが解決する問題

バックテストのエクイティカーブから分かるのは、過去のある経路で何が起きたかだけです。その結果が偶然に起きる確率や、次の一連のトレードで想定される結果の範囲は分かりません。このツールは、一本のカーブを目視するのではなく、統計的な検証（ブートストラップ信頼区間、ドローダウン経路のパーセンタイル、チャレンジ合格確率のシミュレーション）を実行します。

ツール

monte_carlo_validate

1トレードあたりの期待値について、ブートストラップによる90％信頼区間を算出します（信頼区間にゼロが含まれる場合はフラグを表示）。さらに、シャッフルによるドローダウン経路のパーセンタイルも算出します。

expected_value_calculator

勝率、平均利益、平均損失から、1トレードあたりの期待値を算出します。

prop_firm_pass_probability

勝率、リスクリワード、目標値、ドローダウン上限の入力値から、チャレンジの合格確率をシミュレーションします。

risk_geometry_comparator

複数の勝率とリスクリワードの組み合わせを、シミュレーションによる合格率で順位付けします。固定目標のチャレンジでは、期待値に関係なく、勝率が高くリスクリワードが低い設定のほうが、リスクリワードが高く勝率が低い設定よりも合格率が高くなることがよくあります。その傾向を明らかにします。

利用方法

ホスト型（推奨）： MCPize — 無料プランと、より高い上限を利用できる有料の Pro プランがあります。

セルフホスト：

npm install
node server.js

AlgoForge スイートの一部

アルゴリズムトレーダー向けのプロップファームおよびクオンツ検証ツール： prop-rules-mcp、trade-journal-mcp、payout-calc-mcp、econ-calendar-mcp、overfitting-audit-mcp、walkforward-validator-mcp、pinescript-audit-mcp、backtest-cost-sensitivity-mcp、pinescript-mcp。

ライセンス

MIT