Discusión sobre el artículo "Recetas de estadística para el trader - Hipótesis"

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Artículo publicado Recetas de estadística para el trader - Hipótesis:

En este artículo se estudia un concepto básico de la matemática estadística, la "hipótesis". Con ejemplos, aplicando métodos de matemática estadística, investigaremos y comprobaremos diferentes hipótesis. Se hacen generalizaciones de los datos reales con ayuda de métodos no paramétricos. Al procesar los datos, se usa el paquete Statistica la biblioteca portable de análisis numérico ALGLIB MQL5.

Cualquier trader que tenga ganas de crear su propio sistema comercial, tarde o temprano se convierte en un analítico. Intenta encontrar regularidades en el mercado y comprobar tal o cual idea comercial. La simulación de una idea puede basarse en diferentes enfoques, comenzando por la búsqueda común de los mejores valores de parámetros en el modo de optimización del Simulador de estrategias, y terminando por la investigación científica (y a veces pseudocientífica) de los datos de mercado.

En este artículo le propongo ver a fondo un instrumento de análisis estadístico para la investigación y la comprobación de conclusiones, tal como la hipótesis estadística. Probaremos con ejemplos a simular diferentes hipótesis con ayuda del paquete Statistica y la biblioteca portable de análisis numérico ALGLIB MQL5.

2. Comprobación de hipótesis, teoría

La hipótesis que hay que comprobar, se llama nula (Н0). Para esta se elige una alternativa, la hipótesis alternativa (Н1). Esta constituiría el otro lado de la moneda para Н0, es decir, niega lógicamente la hipótesis nula.

Imagine que se dispone de un conjunto de datos según stop loss de un cierto sistema comercial. Formamos un par de hipótesis que componen la base para la comprobación.

Н0 – valor medio del stop loss igual a 30 puntos;

Н1 – valor medio del stop loss no igual a 30 puntos.

Variantes de aceptación-refutación de una hipótesis:

1. Н0 es verdadera, y es aceptada;
2. Н0 no es verdadera, y es rechazada en favor de Н1;
3. Н0 es verdadera, pero es rechazada en favor de Н1;
4. Н0 no es verdadera, pero es aceptada.

Las últimas dos variantes están relacionadas con errores.

Ahora hay que elegir el valor del nivel de significación. Es la probabilidad de que se tome una hipótesis alternativa cuando la verdadera resulte nula (tercera variante). Como es natural, es deseable minimizar esta probabilidad.

En nuestro ejemplo, este error sucederá si consideramos que el stop loss de media no es igual a 30 pp, con la condición de que verdaderamente sea igual a esta cantidad de puntos.

Normalmente, el valor del nivel de significación (α) es igual a 0,05. Es decir, en no más de 5 casos de 100 se permite la entrada del valor del criterio de comprobación de la hipótesis nula en la zona crítica.

En nuestro ejemplo, valoraremos el criterio según el gráfico del libro de texto (fig.1).

Fig. 1. Distribución del criterio según la ley normal

Autor: Dennis Kirichenko