Discussão do artigo "Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança"
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Novo artigo Avaliando o desempenho futuro com intervalos de confiança foi publicado:
Neste artigo, vamos explorar o uso do bootstrapping como um meio de avaliar a eficácia futura de uma estratégia automatizada.
Quando testamos um sistema de negociação, obtemos um conjunto de diferentes indicadores de desempenho. Esses dados intuitivamente nos dão uma ideia do potencial de lucro do sistema, mas essa intuição pode não ser suficiente. Uma estratégia que gerou grande lucro nos testes pode não se sair tão bem no mercado real. Existe alguma forma de saber se o desempenho observado durante os testes permanecerá no mesmo nível? E se não, quão pior ele pode ficar?
Aqui, métodos estatísticos padrão podem ajudar. Os métodos que discutiremos não são destinados para avaliações precisas. Em vez disso, eles permitem identificar estratégias com alta probabilidade de gerar um lucro significativo ou aceitável.
Conheço traders que usam valores brutos do índice de Sharpe para suposições probabilísticas sobre resultados futuros. Isso é arriscado. Lembre-se de que resultados passados não são indicativos de lucros futuros. Com os mercados financeiros, não se pode brincar. Os gráficos de preços frequentemente se movem para cima ou para baixo por razões desconhecidas. Queremos fazer previsões corretas de desempenho, baseadas em probabilidades que podemos aplicar em nossos processos de tomada de decisão.
O intervalo de confiança é a probabilidade de que uma certa estatística de um conjunto de dados ou população estará dentro de um determinado intervalo durante um período específico de tempo. Ele mede o grau de confiança, calculando a probabilidade de que os níveis calculados conterão a verdadeira estatística estimada. As estatísticos normalmente usam níveis de confiança de 90% a 99%. Esses intervalos podem ser calculados por vários métodos. Neste artigo, vamos focar em alguns métodos comuns de bootstrapping.
Autor: Francis Dube