Что такое фондовая биржа

Как торговать на бирже

Что такое фондовая биржа

Как стать успешным трейдером

Стратегии биржевой торговли

Лучшие биржевые брокеры

Стратегии биржевой торговли

Лучшие биржевые брокеры

Один из лучших брокеров – компания «AMarkets». На рынке – с 2007 года. Минимальные спреды, исполнение – от 0,03 сек., ECN-счета с прямым доступом к межбанковской ликвидности. Максимальный процент успешных клиентов по сравнению с другими брокерскими организациями.

Колби Р.В. Энциклопедия технических индикаторов рынка (2-е изд.)

Структура энциклопедии, доступное изложение материала, полнота представленной информации обеспечивают изданию статус настольной книги трейдера, инвестора, аналитика и любого другого специалиста, чья работа так или иначе связана с фондовым и финансовым рынком.

Какой Форекс-брокер лучше?          Альпари          NPBFX          AMarkets          Сделай свой выбор!
Какой брокер лучше?    Альпари    NPBFX    AMarkets

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ С ПОМОЩЬЮ ХИ-КВАДРАТ ТЕСТА

Согласно Артуру А. Мерриллу, СМТ, в течение многих десятилетий с успехом сочетавшему профессиональное изучение статистики с работой в области технического анализа, хи-квадрат тест – один из наиболее точных статистических методов, позволяющих определить, насколько показания данного индикатора заслуживают доверия. Хи-квадрат тест – стандартная статистическая проверка, цель которой – установить возможность случайного возникновения определенных фигур, обнаруживаемых во временных рядах данных. Простая (имеющая только два варианта ответа: «верно» или «неверно») формула хи-квадрат теста с учетом коррекции Йейтса выглядит следующим образом:

(|a1 – e1| – 0,5)2 : e1 + (|а2 – е2| – 0,5)2 : е2 ,

где:

|...| – абсолютное значение (модуль) выражения;
a1 – реально наблюдаемая частота результата 1;
e1 – предполагаемая или теоретически полученная частота результата 1;
а2 – реально наблюдаемая частота результата 2;
е2 – предполагаемая или теоретически полученная частота результата 2.

Меррилл предлагает пример хи-квадрат анализа на реальных данных всех торговых дней за 31 год – с 1952 по 1983. Количество всех понедельников, в которые рынок рос, в реальности составило 669. Число понедельников, в которые рынок падал, оказалось равным 865. Общее число понедельников – 1534. Поскольку за исследуемый период в 52,1% всех торговых дней рынок рос, предполагаемая частота роста в понедельник может быть вычислена как общее количество понедельников, умноженное на предполагаемую частоту, то есть 1534 умноженное на 52,1%; результат, таким образом, равен 799.

Предполагаемая частота падения рынка в понедельник вычисляется как общее количество понедельников (1534), умноженное на 47,9% (то есть 100% минус 52,1%); результат – 735. Подставляем необходимые данные в формулу хи-квадрат теста и получаем:

(|a1 – e1| – 0,5)2 : e1 + (|a2 – е2| – 0,5)2 : е2 = (|669 – 799| – 0,5)2 : 799 + (|865 – 735| – 0,5)2 : 735 = 129,52 : 799 + 129,52 : 735 = 16 770,25 : 799 + 16 770,25 : 735 – 20,99 + 22,82 = 43,81.

Результат хи-квадрат теста, равный 43,81, является высокозначимым со степенью достоверности 99,9%, то есть существует менее 1 шанса из 1000, что реально наблюдаемый результат является чисто случайным.

Как правило, значения хи-квадрат теста интерпретируются следующим образом:

• значения, располагающиеся в интервале от 0 до 3,84 включительно, являются незначимыми: вероятность того, что реально наблюдаемый результат является чисто случайным, равна по крайней мере 1 из 20;

• значения выше 3,84 являются потенциально значимыми; уровень достоверности в этом случае – 95%; таким образом, существует менее 1 из 20 шансов за то, что появление наблюдаемых результатов было чисто случайным;

• значения выше 6,64 являются значимыми с уровнем достоверности 99%: случайность реально наблюдаемых результатов – 1 шанс из 100;

• значения выше 10,83 являются высокозначимыми с уровнем достоверности 99,9%: за то, что реально наблюдаемый результат был чисто случайным, говорит менее 1 возможности из 1000.

Как правило, установить наличие взаимоотношений между переменными позволяет перекрестная табуляция; хи-квадрат тест Пирсона – наиболее распространенный статистический метод определения значимости этих взаимоотношений. Суть метода сводится к сравнению реально наблюдаемых данных с предполагаемыми частотами – заметим, что выбранные переменные в этом случае считаются независимыми.


Знаете ли Вы, что: имея на торговом счете у брокера «RoboForex» сумму всего лишь от $300, Вы получаете бесплатный доступ к VPS-серверу для бесперебойной работы Ваших автоматических советников («роботов») и тестирования Ваших торговых систем.


В качестве простейшего примера проведем двоичный эксперимент с бросанием монеты – допустим, что именно такой способ предсказания движения рынка кажется нам наиболее убедительным. Поскольку между этим наивным прогнозом и реальными результатами не может быть никакой связи, число верных и неверных предсказаний будет примерно одинаковым. Иными словами, на достаточно большой выборке разница между реально наблюдаемыми и предполагаемыми результатами приблизится к нулю. (В случае когда предполагаемый результат составляет 50/50, хи-квадрат сводится к квадрату разницы между числом реально наблюдаемых «орлов» и числом «решек»; квадрат разницы делится затем на сумму количеств реально наблюдаемых «решек» и «орлов».)

Протестируем теперь настоящий технический индикатор. Значимость разницы между реально наблюдаемым результатом и предполагаемым результатом будет показателем ценности данного инструмента. Реально наблюдаемые результаты не должны представлять собой отношение 50/50, как в наивном прогнозе. Статистическая значимость нарастает пропорционально уровню отклонения реально наблюдаемых и предполагаемых данных от модели, в которой число верных и неверных прогнозов равно.

Значения хи-квадрат теста зависят от общего количества наблюдений. Относительно небольшое отклонение реально наблюдаемых частот от предполагаемой модели выглядит тем более значимым, чем больше число наблюдений. В то же время в случае когда предполагаемая частота меньше 5, установить вероятность с достаточной степенью точности не удается. Для малых выборок с предполагаемой частотой меньше 10 степень точности повышается при использовании поправки Йейтса, в которой абсолютная разница между реальной и предполагаемой частотами перед возведением в квадрат уменьшается на 0,5.
Содержание Далее

Что такое фондовая биржа

Яндекс.Метрика