Новая статья: Статистические рецепты для трейдера - Гипотезы
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
На сайте mql5.com опубликована статья Статистические рецепты для трейдера - Гипотезы:
В данной статье рассматривается базовое понятие математической статистики "гипотеза". На примерах, с применением методов математической статистики, исследуются и проверяются различные гипотезы. Реальные данные обобщаются с помощью непараметрических методов. При обработке данных используются пакет Statistica и портированная библиотека численного анализа ALGLIB MQL5.
Любой трейдер, у которого есть желание создать свою торговую систему, рано или поздно превращается в аналитика. Он пытается найти закономерности на рынке и проверить ту или иную торговую идею. Тестирование идеи может основываться на разных подходах, начиная от обычного поиска лучших значений параметров в режиме оптимизации Тестера стратегий, заканчивая научными (а иногда и псевдонаучными) исследованиями рыночных данных.
В данной статье я предлагаю рассмотреть такой инструмент статистического анализа для исследования и проверки выводов, как статистическая гипотеза. Попробуем на примерах протестировать различные гипотезы с помощью пакета Statistica и портированной библиотеки численного анализа ALGLIB MQL5.
2. Проверка гипотез, теория
Гипотеза, которую нужно проверить, называется нулевой (Н0). Для нее подбирают альтернативу – конкурирующую гипотезу (Н1). Она является обратной стороной медали для Н0, т.е. логически отрицает нулевую гипотезу.
Представьте, что имеется совокупность данных по стоп-лоссам некоторой торговой системы. Сформируем пару гипотез, образующих базис для проверки.
Н0 – среднее значение стоп-лосса равно 30 пунктов;
Н1 – среднее значение стоп-лосса не равно 30 пунктов.
Варианты принятия-отвержения гипотез:
Последние 2 варианта связаны с ошибками.
Теперь нужно выбрать значение уровня значимости. Это вероятность того, что будет принята альтернативная гипотеза, тогда как верной окажется нулевая (третий вариант). Естественно, что эту вероятность желательно минимизировать.
В нашем примере такая ошибка случится, если сочтем, что стоп-лосс в среднем не равен 30 пп при условии, что он действительно равен этому числу пунктов.
Как правило, значение уровня значимости (α) равно 0,05. То есть, не более чем в 5 случаях из 100 допускается попадание значение критерия проверки нулевой гипотезы в критическую область.
В нашем примере оценивать критерий будем по хрестоматийному графику (рис.1).
Рис.1. Распределение критерия по нормальному закону
Автор: Dennis Kirichenko