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

[MetaQuotes]

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

Autor: Dennis Kirichenko