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Discussão do artigo "Guia Prático Estatística do Trader: Hipóteses"

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Novo artigo Guia Prático Estatística do Trader: Hipóteses foi publicado:

Este artigo considera a hipótese - uma das idéias básicas da estatística. Várias hipóteses são examinadas e verificadas através de exemplos usando métodos matemáticos da estatística. Os dados reais são generalizados usando métodos não-paramétricos. O pacote Statistica e a bilbioteca de análise numérica ALGLIB MQL5 são usadas ​​para o processamento de dados.

Qualquer trader disposto a criar o seu próprio sistema de negociação se tornará um analista, mais cedo ou mais tarde. Eles estão permanentemente tentando encontrar as tendências do mercado e testando idéias de negociação. O teste de uma idéia pode ser baseado em abordagens diferentes - desde uma busca dos melhores valores para os parâmetros no modo de otimização do Strategy Tester até pesquisas científicas de mercado (as vezes pseudo científica).

Neste artigo, eu sugiro a consideração de uma hipótese estatística - um instrumento de análise estatística para a investigação e verificação da inferência. Vamos testar várias hipóteses e exemplos com o pacote Statistica e com a biblioteca de análise numérica ALGLIB MQL5.

2. Testando as Hipóteses. Teoria

A hipótese a ser testada é chamada de hipótese nula (Н0). Uma hipótese concorrente (Н1) é a sua alternativa. Ela esta do outro lado da moeda de Н0, ou seja, ela logicamente não admite a hipótese nula.

Imagine que há uma população de dados sobre o Stop Loss de algum sistema de negociação. Vamos indicar duas hipóteses formando uma base para o teste.

Н0 - valor médio do Stop Loss igual a 30 pontos;

Н1 - valor médio do Stop Loss diferente de 30 pontos.

Variantes de aceitação e rejeição das hipóteses:

  1. Н0 é verdade e é aceito;
  2. Н0 é falso e é rejeitado em favor de Н1;
  3. Н0 é verdade, mas é rejeitado em favor de Н1;
  4. Н0 é falso, mas é aceitável.

As duas últimas variantes estãa ligadas aos erros.

Agora, o valor do nível de significância deve ser especificado. Ela é a probabilidade de que a hipótese alternativa será aceita desde que a hipótese verdadeira seja a nula (terceira variante). Esta probabilidade é preferível ser minimizada.

No nosso caso tal erro ocorrerá se assumirmos que Stop Loss médio não é igual a 30 pontos, mesmo que ele realmente seja.

Normalmente, o nível de significância (α) é igual a 0.05. Isso significa que o valor estatístico do teste da hipótese nula pode povoar a região crítica em não mais que cinco casos em cada 100.

Em nosso caso, o valor da estatística de teste serão avaliados em um gráfico clássico (Fig.1).

Fig.1 Distribuição do valor estatístico do teste pela lei de probabilidade normal

Fig.1. Distribuição do valor estatístico do teste pela lei de probabilidade normal

Autor: Dennis Kirichenko

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