Практический эффект

Энциклопедия торговых стратегий

Практический эффект

Практический эффект этого явления состоит в уменьшении размеров выборки. Если между данными существует серийная зависимость, то, делая статистические выводы, следует считать, что выборка в два или в четыре раза меньше реального количества точек данных. Вдобавок определить достоверным образом степень зависимости данных невозможно, можно только сделать грубую оценку - например, рассчитав серийную корреляцию точки данных с предшествующей и предыдущей точками. Рассчитывается корреляция прибыли/убытка сделки i и прибыли/убытка сделок i + 1 и i - 1. В данном случае серийная корреляция составила 0,2120. Это немного, но предпочтительным было бы меньшее значение. Можно также рассчитать связанный t-критерий для статистической значимости значения корреляции. В данном случае выясняется, что если бы в популяции действительно не было серьезной зависимости, то такой уровень корреляции наблюдался бы только в 16% тестов. Серийная зависимость - серьезная проблема. Если она высока, то для борьбы с ней надо считать выборку меньшей, чем она есть на самом деле. Другой вариант - выбрать случайным образом данные для тестирования из различных участков за длительный период времени. Это также повысит представительность выборки в отношении всей популяции. Что, если изменится р ы н о к ? При разработке торговых систем возможно нарушение третьего положения t-критерия, и его невозможно предугадать или компенсировать. Причина этого нарушения в том, что популяция, из которой взят образец данных для тестирования или разработки, может отличаться от популяции, данные из которой будут использоваться в будущих сделках. Рынок может подвергаться структурным или иным изменениям. Как говорилось, популяция данных S&P 500 до 1983 г. принципиально отличается от последующих данных, когда началась торговля опционами и фьючерсами. Подобные события могут разрушить любой метод оценки системы. Как бы ни проводилось тестирование, при изменении рынка до начала реальной торговли окажется, что система разрабатывалась и тестировалась на одном рынке, а работать будет на другом. Естественно, модель разваливается на части. Даже самая лучшая модель будет уничтожена изменением рынка. Тем не менее большинство рынков постоянно меняются. Несмотря на этот суровый факт, использование статистики в оценке системы остается принципиально важным, поскольку если рынок не изменится вскоре после начала работы системы или же изменения рынка недостаточны, чтобы оказать глубокое влияние, то статистически возможно произвести достаточно достоверную оценку ожидаемых вероятностей и прибылей системы. Назад

тойота хайлендер клуб

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60