فرضية استراتيجية التداول

فرضية استراتيجية التداول

تجارة الفوركس اندونيسيا
ما هي رسوم المبادلة في تداول العملات الأجنبية
فيديو فوركس إندونيسيا


فكا الفوركس خطة خيارات الأسهم مؤشرات نطاق التداول خيارات الأسهم لمجلس الإدارة خيارات الأسهم تأشيرة المنتدى العالمي للاستثمار الفوركس

الفرضية اختبار في المالية: مفهوم & أمب؛ أمثلة. مستشار الاستثمار الخاص بك يقترح لك خطة الاستثمار الشهري الدخل الذي يعد عوائد متغيرة كل شهر. سوف تستثمر في ذلك إلا إذا كنت مضمونة من متوسط ​​الدخل الشهري 180 $. ويخبرك المستشار أيضا أنه خلال ال 300 شهر الماضية، كان للمخطط عائدات بقيمة 190 دولارا أمريكيا (أو ما يعادله بالعملة المحلية) وانحراف معياري قدره 75 دولارا أمريكيا (أو ما يعادله بالعملة المحلية). هل يجب أن تستثمر في هذا المخطط؟ اختبار الفرضية يأتي للمساعدة في مثل هذا القرار. تفترض هذه المقالة معرفة القراء بمفاهيم جدول التوزيع العادي، والصيغة، وقيمة p، وأساسيات الإحصاءات ذات الصلة. لمزيد من المعلومات حول التطبيقات العملية للبيانات لتحديد المخاطر، انظر "5 طرق لقياس مخاطر صندوق الاستثمار المشترك". اختبار الفرضية (أو اختبار الأهمية) هو نموذج رياضي لاختبار مطالبة أو فكرة أو فرضية حول معلمة ذات أهمية في مجموعة سكانية معينة، وذلك باستخدام البيانات المقاسة في مجموعة عينة. يتم إجراء العمليات الحسابية على عينات مختارة لجمع معلومات أكثر حسما عن خصائص السكان بأكملها، مما يتيح طريقة منهجية لاختبار المطالبات أو الأفكار حول مجموعة البيانات بأكملها. وفيما يلي مثال بسيط: (أ) تقارير مدير المدرسة أن الطلاب في مدرستها يسجل في المتوسط ​​7 من أصل 10 في الامتحانات. لاختبار هذه "الفرضية"، ونحن تسجيل علامات يقول 30 طالبا (عينة) من مجموع الطلاب في المدرسة (ويقول 300) وحساب متوسط ​​تلك العينة. يمكننا بعد ذلك مقارنة متوسط ​​العينة (المحسوبة) بالمتوسط ​​السكاني (المبلغ عنه) ومحاولة تأكيد الفرضية. مثال آخر: (ب) العائد السنوي لصندوق استثمار مشترك معين هو 8٪. افترض أن الصندوق المشترك موجود منذ 20 عاما. نحن نأخذ عينة عشوائية من العائدات السنوية من صندوق الاستثمار المشترك، على سبيل المثال، خمس سنوات (عينة) وحساب متوسطها. ثم نقارن متوسط ​​العينة (المحسوب) بالمتوسط ​​السكاني (المطالب به) للتحقق من الفرضية. توجد منهجيات مختلفة لاختبار الفرضيات. وتشتمل الخطوات الأساسية الأربع التالية: الخطوة 1: تحديد الفرضية: عادة ما يتم ذكر القيمة المبلغ عنها (أو إحصاءات المطالبة) باعتبارها الفرضية ويفترض أنها صحيحة. وفيما يلي أمثلة على ذلك: مثال: يسجل الطالب في المدرسة ما متوسطه 7 من أصل 10 في االمتحانات مثال: يبلغ العائد السنوي للصندوق المشترك 8٪ سنويا. هذا الوصف المذكور يشكل "فرضية نول (H 0)" ويفترض أن يكون صحيحا. مثل محاكمة هيئة المحلفين تبدأ بافتراض براءة المشتبه به تليها تحديد ما إذا كان الافتراض كاذبة. وبالمثل، يبدأ اختبار الفرضية من خلال ذكر وفرض "فرضية نول"، ومن ثم تحدد العملية ما إذا كان الافتراض من المرجح أن يكون صحيحا أم خطأ. والنقطة المهمة التي نلاحظها هي أننا نختبر الفرضية الصفرية لأن هناك شكوكا حول صحتها. وأيا كانت المعلومات التي تتعارض مع فرضية "نول" المفترضة في الفرضية البديلة (H 1). وفيما يتعلق بالأمثلة المذكورة أعلاه، ستكون الفرضية البديلة: ويحصل الطالب على متوسط ​​لا يساوي 7 العائد السنوي للصندوق المشترك لا يساوي 8٪ سنويا. باختصار، الفرضية البديلة هي تناقض مباشر للفرضية الفارغة. وكما هو الحال في المحاكمة، تفترض هيئة المحلفين براءة المشتبه به (فرضية فارغة). وعلى المدعي العام أن يثبت خلاف ذلك (البديل). وبالمثل، يجب على الباحث أن يثبت أن الفرضية الصفرية إما صحيحة أو خاطئة. وإذا أخفق المدعي العام في إثبات الفرضية البديلة، يتعين على هيئة المحلفين أن تترك "المشتبه فيه" (مستندا إلى قرار فرضية فارغة). وبالمثل، إذا فشل الباحث لإثبات فرضية بديلة (أو ببساطة لا يفعل شيئا)، ثم افتراض نول يفترض أن يكون صحيحا. الخطوة 2: تعيين معايير القرار. يجب أن تستند معايير صنع القرار إلى معايير معينة من مجموعات البيانات، وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التوزيع للتوزيع الطبيعي في الصورة. وطبقا للإحصاءات القياسية المفترضة حول توزيع العينات، "بالنسبة لأي حجم عينة n، فإن توزيع العينات من X̅ أمر طبيعي إذا كان السكان X الذي يتم رسم العينة منه موزعا عادة". وبالتالي، فإن احتمالات كل عينة أخرى ممكنة تعني واحدة يمكن اختيار يتم توزيع عادة. على سبيل المثال، تحديد ما إذا كان متوسط ​​العائد اليومي، من أي الأسهم المدرجة في سوق الأسهم شيز، حول وقت رأس السنة الجديدة أكبر من 2٪. H 0: فرضية نول: يعني = 2٪ H 1: فرضية بديلة: يعني & غ؛ 2٪ (هذا هو ما نريد أن نثبت) خذ العينة (50 سهما من مجموع 500) واحسب متوسط ​​العينة. وبالنسبة للتوزيع الطبيعي، فإن 95٪ من القيم تقع ضمن انحرافين معياريين لمتوسط ​​السكان. وبالتالي، فإن هذا التوزيع الطبيعي وفرض الحد المركزي لمجموعة بيانات العينة يسمح لنا بإنشاء 5٪ كمستوى دلالة. ومن المنطقي أنه في ظل هذا الافتراض، هناك أقل من احتمال 5٪ (100-95) من الحصول على القيم المتطرفة التي تتجاوز 2 الانحرافات المعيارية عن المتوسط ​​السكاني. اعتمادا على طبيعة مجموعات البيانات، يمكن أن تؤخذ مستويات أخرى هامة في 1٪، 5٪ أو 10٪. بالنسبة للحسابات المالية (بما في ذلك التمويل السلوكي)، 5٪ هو الحد المقبول عموما. إذا وجدنا أي حسابات تتجاوز الانحرافات المعتادة 2، ثم لدينا حالة قوية من القيم المتطرفة لرفض فرضية نول. الانحرافات المعيارية هي في غاية الأهمية لفهم البيانات الإحصائية. تعرف على المزيد عنهم من خلال مشاهدة فيديو إنفستوبيديا حول الانحرافات المعيارية. بيانيا، يتم تمثيلها كما يلي: في المثال أعلاه، إذا كان متوسط ​​العينة أكبر بكثير من 2٪ (ويقول 3.5٪)، ثم نرفض فرضية نول. يتم قبول الفرضية البديلة (المتوسط ​​و٪ 2)، مما يؤكد أن متوسط ​​العائد اليومي للأسهم يزيد بالفعل عن 2٪. ومع ذلك، إذا كان متوسط ​​العينة ليس من المرجح أن يكون أكبر بكثير من 2٪ (ويبقى في القول حوالي 2.2٪)، ثم لا يمكننا رفض فرضية نول. ويكمن التحدي في كيفية البت في مثل هذه الحالات القريبة. ولإجراء استنتاج من العينات والنتائج المختارة، يتم تحديد مستوى من الأهمية، مما يمكن من التوصل إلى استنتاج حول فرضية لاغية. إن الفرضية البديلة تمكن من تحديد مستوى الدلالة أو مفهوم "القيمة الحرجة" لاتخاذ قرار بشأن مثل هذه الحالات القريبة.وفقا للتعريف المعياري، "القيمة الحرجة هي قيمة قطع تحدد الحدود التي يتجاوزها أقل من 5٪ من العينة يمكن الحصول على الوسائل إذا كانت الفرضية الصفرية صحيحة.وسوف تؤدي وسائل العينة التي يتم الحصول عليها إلى ما وراء قيمة حرجة إلى قرار برفض الفرضية الصفرية ".وفي المثال السابق، إذا حددنا القيمة الحرجة بنسبة 2.1 في المائة والمتوسط ​​المحسوب إلى 2.2٪، ثم نرفض الفرضية الفارغة، وتحدد القيمة الحرجة ترسيما واضحا حول القبول أو الرفض. المزيد من الأمثلة التي يجب اتباعها - أولا، دعونا نلقي نظرة على بعض الخطوات والمفاهيم الأساسية. الخطوة 3: حساب إحصائية الاختبار: وتشمل هذه الخطوة حساب الرقم (الأرقام) المطلوبة، والمعروفة بإحصاءات الاختبار (مثل المتوسط، درجة Z، قيمة p، وما إلى ذلك)، للعينة المختارة. يتم تغطية القيم المختلفة التي سيتم حسابها في قسم لاحق مع أمثلة. الخطوة 4: استخلاص استنتاجات حول الفرضية. مع القيمة المحسوبة (ق)، واتخاذ قرار بشأن فرضية نول. إذا كان احتمال الحصول على عينة يعني أقل من 5٪، ثم الاستنتاج هو رفض فرضية نول. خلاف ذلك، قبول والاحتفاظ فرضية فارغة. أنواع الأخطاء في صنع القرار: يمكن أن تكون هناك أربع نتائج محتملة في عملية صنع القرار المستندة إلى العينات، فيما يتعلق بالتطبيق الصحيح على جميع السكان: ينطبق على جميع السكان. (تايب 1 إرور - a) لا ينطبق على جميع السكان. (خطأ من النوع 2 - ب) والحالات "الصحيحة" هي الحالات التي تكون فيها القرارات المتخذة بشأن العينات قابلة للتطبيق حقا على جميع السكان. وتنشأ حالات الأخطاء عندما يقرر المرء الاحتفاظ (أو رفض) الفرضية الباطلة استنادا إلى حسابات العينة، ولكن هذا القرار لا ينطبق حقا على جميع السكان. وتشكل هذه الحالات أخطاء من النوع 1 (ألفا) والنوع 2 (بيتا)، كما هو مبين في الجدول أعلاه. اختيار القيمة الحرجة الصحيحة يسمح القضاء على أخطاء ألفا من النوع 1 أو الحد منها إلى نطاق مقبول. ألفا يدل على الخطأ على مستوى الأهمية، ويتم تحديدها من قبل الباحث. للحفاظ على مستوى 5٪ أهمية أو مستوى الثقة لحسابات الاحتمال، يتم الاحتفاظ بهذا عند 5٪. "وعادة ما يتم تحديد هذا المعيار (ألفا) عند 0.05 (a = 0.05)، ونقارن مستوى ألفا بالقيمة p. عندما يكون احتمال حدوث خطأ من النوع I أقل من 5٪ (p & لوت؛ 0.05)، نقرر رفض فرضية نول؛ وإلا فإننا نحتفظ بالفرضية الباطلة ". المصطلح التقني المستخدم لهذا الاحتمال هو قيمة p. ويعرف بأنه "احتمال الحصول على نتيجة عينة، بالنظر إلى أن القيمة المنصوص عليها في فرضية نول صحيحة. يتم مقارنة قيمة p للحصول على نتيجة عينة لمستوى دلالة ". ويعرف خطأ من النوع الثاني أو خطأ بيتا بأنه "احتمال الإبقاء غير الصحيح على الفرضية الخالية، في حين أنه لا ينطبق في الواقع على جميع السكان". وهناك أمثلة قليلة أخرى تثبت هذا والحسابات الأخرى. مثال: يوجد مخطط استثماري للدخل الشهري الذي يعد عوائد شهرية متغيرة. سوف يستثمر المستثمر في ذلك فقط إذا كان مضمونا من متوسط ​​$ 180 الدخل الشهري. لديه عينة من عائدات 300 شهرا والتي يبلغ متوسطها 190 $ والانحراف المعياري 75 $. هل ينبغي له أن يستثمر في هذا المخطط؟ دعونا إعداد المشكلة. سوف يستثمر المستثمر في البرنامج إذا كان مؤكدا من رغبته المرجوة 180 $ العائد. هنا، H 0: فرضية نول: يعني = 180. H 1: فرضية بديلة: يعني & غ؛ 180. تحديد قيمة حرجة X L لمتوسط ​​العينة، وهو كبير بما فيه الكفاية لرفض الفرضية الفارغة - أي رفض الفرضية الفارغة إذا كانت العينة المتوسطة و غ = = القيمة الحرجة X L. P (تحديد خطأ ألفا من النمط I) = P (رفض H 0 بالنظر إلى أن H 0 صحيح) والتي يمكن تحقيقها عندما يتجاوز متوسط ​​العينة الحدود الحرجة، أي = P (بالنظر إلى أن H 0 صحيح) = ألفا. أخذ ألفا = 0.05 (أي مستوى دلالة 5٪)، Z 0.05 = 1.645 (من الجدول Z أو جدول التوزيع العادي) وبما أن متوسط ​​العينة (190) أكبر من القيمة الحرجة (187.12)، فإن الفرضية الباطلة مرفوضة، والاستنتاج هو أن متوسط ​​العائد الشهري أكبر بالفعل من 180 دولارا، وبالتالي يمكن للمستثمر أن ينظر في الاستثمار في هذا المخطط. الطريقة 2 - استخدام إحصاءات الاختبار الموحدة: ويمكن للمرء أيضا استخدام قيمة موحدة z. تيست ستاتيستيك، Z = (سيمبل مين - بوبولاتيون مين) / (ستد-ديف / سرت (نو. أوف سامبلز) إي. ثم تصبح منطقة الرفض. Z = (190 - 180) / (75 / سرت (300)) = 2.309. منطقة الرفض عند مستوى الأهمية 5٪ هي Z & غ؛ Z 0.05 = 1.645. وبما أن Z = 2.309 أكبر من 1.645، يمكن رفض الفرضية الصفرية مع الاستنتاج المماثل المذكور أعلاه. الطريقة 3 - حساب قيمة P: ونحن نهدف إلى تحديد P (نموذج العينة & غ؛ = 190، عندما يعني = 180) = P (Z & غ؛ = (190- 180) / (75 / سرت (300)) ويخلص الجدول التالي لاستنتاج حسابات قيمة p إلى أن هناك أدلة مؤكدة على أن متوسط ​​العائدات الشهرية يزيد عن 180. أدلة مؤكدة تدعم فرضية بديلة. بين 1٪ و 5٪ أدلة قوية تدعم فرضية بديلة. بين 5٪ و 10٪ أدلة ضعيفة تدعم فرضية بديلة. أكبر من 10٪ لا يوجد دليل يدعم فرضية بديلة. مثال 2: يدعي وسيط الأسهم الجديد (شيز) أن معدلات الوساطة له أقل من ذلك من وسيط الأسهم الحالي (أبك). البيانات المتاحة من شركة أبحاث مستقلة تشير إلى أن متوسط ​​و ستد-ديف من جميع عملاء وسيط أبك هي 18 $ و 6 $ على التوالي. يتم أخذ عينة من 100 عميل من أبك وتحسب رسوم الوساطة مع معدلات جديدة من وسيط شيز. إذا كان متوسط ​​العينة هو 18،75 $ و ستد-ديف هو نفسه ($ 6)، هل يمكن إجراء أي استدلال حول الفرق في متوسط ​​فاتورة الوساطة بين أبك و وسيز شيز؟ H 0: فرضية نول: يعني = 18. H 1: فرضية بديلة: يعني & لوت؛ & غ؛ 18 (هذا هو ما نريد أن نثبت) منطقة الرفض: Z & لوت؛ = - Z 2.5 و Z & غ؛ = Z 2.5 (على افتراض مستوى الأهمية 5٪، وتقسيم 2.5 لكل منهما على كلا الجانبين) Z = (متوسط ​​العينة - المتوسط) / (ستد-ديف / سرت (عدد العينات) = (18.75 - 18) / (6 / (سرت (100)) = 1.25. وتندرج هذه القيمة Z المحسوبة بين الحدود التي يحددها. ويخلص هذا إلى أنه لا توجد أدلة كافية للاستدلال على وجود أي فرق بين معدلات الوسيط الحالي والجديد. بدلا من ذلك، فإن قيمة P = P (Z & لوت؛ -1.25) + P (Z & غ؛ 1.25) = 2 * 0.1056 = 0.2112 = 21.12٪ وهو أكبر من 0.05 أو 5٪، مما يؤدي إلى نفس الاستنتاج. ومن الناحية البيانية، يتم تمثيلها بما يلي: نقاط النقد لطريقة الاختبار الافتراضي: - الطريقة الإحصائية استنادا إلى الافتراضات. - خطأ عرضة كما هو مفصل من حيث ألفا وبيتا الأخطاء. - تفسير ق قيمة يمكن أن يكون غامضا، مما يؤدي إلى نتائج مربكة. اختبار الفرضية يسمح نموذج رياضي للتحقق من صحة المطالبة أو فكرة مع مستوى ثقة معين. ومع ذلك، مثل معظم الأدوات والنماذج الإحصائية، وهذا أيضا ملزم بعدد قليل من القيود. وينبغي النظر في استخدام هذا النموذج لصنع القرارات المالية مع الأهمية الحاسمة، والحفاظ على جميع التبعيات في الاعتبار. طرق بديلة مثل الاستدلال بايزي تستحق أيضا استكشاف لتحليل مماثل.

فرضية استراتيجية التداول الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا! الأهمية الإحصائية لاستراتيجية التداول الزوج. كيف يمكنني اختبار أهمية استراتيجية تداول الزوج، بمعنى أن H0 هو "الاستراتيجية ليس لديها قوة التنبؤ". كنت أفكر في استخدام هذه التقنية في التحليل الفني القائم على البينات التي تختبر الإستراتيجية مقابل مقياس مرجعي تم بناؤه عن طريق تحريك سلسلة السعر، ولكني أعتقد أن هذا لا يعمل في استراتيجية تداول الزوج لأن التركيبة الخطية لسلسلة السعرين هي بالفعل. إذا كنت ترغب فقط لاختبار أهمية توليد عائدات تتجاوز معدل العقبة ثم يمكنك فقط إعداد اختبار الفرضية القياسية حيث يمكنك اختبار ما إذا كانت العائدات التي تولدها من الاختبارات مرة أخرى يتجاوز عائد معين. إذا كنت أكثر اهتماما في اختبار للتكامل المشترك ثم يجب عليك النظر في اختبارات يوهانسن و / أو إنغل-غرانجر للمبتدئين. هل لديك استراتيجية محددة في الاعتبار؟ إذا كان الأمر كذلك، فيمكنك استخدام البيانات السابقة لتحديد الأزواج التي تريد الاتجار بها، والمعلمات (على سبيل المثال، كم ينبغي أن يكون الانتشار قبل الشراء / القصير) باستخدام استراتيجيتك، ثم استخدم هذه النتائج على مدار فترة العينة. فمثلا: لديك 1000 الملاحظات اليومية. يمكنك استخدام 0 إلى 250 لتحديد أزواج ومعلمات، من استخدام اختبار كيفية أداء في الفترة 250 إلى 500. ثم يمكنك استخدام 250 إلى 500 لتحديد أزواج والمعلمات واختبارها في 500 إلى 750 وهلم جرا. يمكنك أن ترى مدى أداء الاستراتيجية الخاصة بك عن طريق تسجيل أداء كل زوج واختبار أن متوسط ​​تلك العروض يختلف عن 0 (إذا كنت ترغب في اختبار ضد 0). تأكد من أنك تأخذ عرض التسعير-أسك تنتشر في الاعتبار. كوانسترات ترادر. التداول، كوانتسترات، R، وأكثر من ذلك. مقدمة لتطوير الفرضيات المدفوعة & # 8212؛ نظرة عامة على استراتيجية بسيطة ومؤشر الفرضيات. سوف تبدأ هذه الوظيفة لتطبيق إطار التنمية يحركها الفرضية (وهذا هو الإطار الذي كتبه بريان بيترسون على كيفية القيام بناء استراتيجية بشكل صحيح، وجدت هنا) إلى استراتيجية I & # 8217؛ تأتي عبر عبر سيكينغالفا. وعلى وجه التحديد، نشرت كليف سميث عن استراتيجية المحافظ التناوب السندات، مما يجعل من استخدام الخزائن قصيرة الأجل، والخزائن طويلة الأجل، والمكشوفات، وديون الأسواق الناشئة، ودين الشركات ذات العائد المرتفع & # 8211؛ أي شي، تلت، سوب، يسي، و جنك. ما ستفعله هذه الوظيفة هو محاولة وضع إطار أكثر رسمية حول ما إذا كانت هذه الإستراتيجية صالحة أم لا. ملاحظة واحدة: من أجل تحقيق التوازن بين الإيجاز لاستهلاك المدونات وإظهار الأساليب الحسابية بسرعة أكبر، سوف أتعامل مع أبحاث الكتابة الخلفية لهذا المنصب / الإستراتيجية، حيث إنها تأخذ الزخم الزمني / الزخم المقطع العرضي، ما عدا تراجعت إلى شيء أكثر قابلية للتنفيذ للمستثمرين الأفراد، بدلا من شيء يتطلب مجموعة ضخمة من أدوات مختلفة للمحافظ ضخمة، الطبقة المؤسسية. مقدمة، نظرة عامة، الأهداف، القيود، الافتراضات، والفرضيات التي يتعين اختبارها: قوة الدفع. وقد تم توثيقها عدة مرات. من أجل الإيجاز، سأسمح للقراء باتباع الروابط إذا كانوا مائلين، ولكن من بينهم ورقة جيغاديش وتيتمان & # 8217؛ 1993، مارك كارهارت & # 8217؛ ورقة 1997، أندرو وآخرون. آل (2012)، باروسو وسانتا كلارا (2013)، إلمانن & # 8217؛ العائد المتوقع (الذي يغطي الزخم)، وغيرها. هذه القائمة، بطبيعة الحال، بعيدة عن أن تكون شاملة، ولكن النقطة تقف. وينبغي أن تتنبأ فترات التشكيل التي تستغرق عدة أشهر (حتى سنة) بعودة العائدات إلى الأمام خلال فترة احتجاز معينة، سواء كان ذلك لعدة أشهر، أو كما هو أكثر شيوعا، شهر واحد. وعلاوة على ذلك، الزخم ينطبق في نوعين & # 8211؛ عبر المقطع، وسلسلة زمنية. ويؤكد الزخم المقطع العرضي أن الأصول التي تفوقت على أداء مجموعة ما ستستمر في الأداء، في حين يؤكد الزخم الزمني للسلع الزمنية أن الأصول التي ارتفعت في الأسعار خلال فترة التشكيل ستستمر في تحقيق ذلك على المدى القصير. استراتيجية كليف سميث & # 8217؛ s تعتمد على هذا الأخير، على نحو فعال، من بين مجموعة من خمسة صناديق الاستثمار المتداولة السندات. لست متأكدا من هدف الاستراتيجية (لم يذكرها)، حيث أن يسي و جنك و سوب، في حين أنها قد تكون ذات دخل ثابت بالاسم، تمتلك تقلبا في ترتيب الأسهم. أفترض أن أحد ممكن & # 8220؛ الافتراضي & # 8221؛ سيكون الهدف هو تحقيق عائد إجمالي أعلى من الأداء مقارنة بمؤشر مرجح متساوي الوزن، يعاد توازنه شهريا. والقيود هي أن المرء سيحتاج إلى قدر كاف من رأس المال بحيث تكون تكاليف المعاملات الثابتة ضئيلة، حيث أن الاستراتيجية هي نوع دوران وحيد الصك، مما يعني أن كل شهر قد يكون له دوران في اتجاهين بنسبة 200٪ آخر). ومن ناحية أخرى، يفترض المرء أن كمية رأس المال المنتشرة صغيرة بما فيه الكفاية بحيث لا تؤثر تكاليف تنفيذ التداول تأثيرا ماديا على أداء الاستراتيجية. وهذا يعني أن نقل عدة مليارات من أحد صناديق الاستثمار المتداولة هذه إلى الآخر هو غير مبتدئ. وبما أن جميع العائدات يتم حسابها على مقربة من الإغلاق من أجل البساطة، فإن هذا يخلق الافتراض الضمني بأن تأثير السوق وتكاليف التنفيذ صغيرة جدا بالمقارنة مع العوائد الإجمالية. هناك نوعان من الفرضيات الشاملة التي يجب اختبارها من أجل التحقق من فعالية هذه الإستراتيجية: 1) زخم السلاسل الزمنية: في حين تم توثيقها للأسهم وحتى صناديق الاستثمار المتداولة في الصناعة / البلدان، فإنه ربما لم يتم ذلك رسميا حتى الآن لصناديق الاستثمار المتداولة ذات الدخل الثابت وصناديق الاستثمار المشتركة المقابلة لها. ومن أجل التحقق من صحة هذه الاستراتيجية، ينبغي التحقيق في ما إذا كانت الأدوات المحددة التي تختارها تلتزم بنفس الظواهر. 2) الزخم المقطع العرضي: مرة أخرى، في حين أن هذا قد أثبتت بشكل كبير في الماضي فيما يتعلق بالأسهم، صناديق الاستثمار المتداولة جديدة إلى حد ما، والصناديق المشتركة الخمسة كليف سميث مختارة، وآخر واحد فقط لديه بيانات تعود إلى عام 1997، وبالتالي مما يسمح للمستثمرين الأقل تطورا بالوصول بسهولة إلى الأسواق المتنوعة ذات الدخل الثابت وهي ابتكار جديد نسبيا. أساسا، كل من هذه يمكن اختبارها على مدى مجموعة من المعلمات (1-24 شهرا). ملاحظة أخرى: مع تطوير استراتيجية يحركها الفرضية، باكتست هو أن يكون أكثر من مجرد تأكيد جميع الفرضيات حتى تلك النقطة *. وهذا يعني، إعادة تحسين على باكتست نفسه يعني الإفراط في الحياكة. وينبغي إجراء أي تغيير مقترح على استراتيجية في شكل فرضيات اختبار، بدلا من تشغيل مجموعة من باكتيستس واختيار أفضل التجارب. وبعبارة أخرى، فإن هذا يعني أن كل عنصر من عناصر الاستراتيجية المقترحة يجب أن يكون له شكل من أشكال الفرضية القوية المصاحبة له، لكي يكون له ما يبرره. لذلك، وهنا الفرضيتين اختبرت على صناديق الاستثمار المقابلة: أساسا، في هذه الحالة، وأنا تأخذ الانحدار المجمع (وهذا هو، واتخاذ خمسة الصكوك وتجميعها معا في متجه عملاق واحد)، وتراجع مجموع التراكمي من العائدات الشهرية ضد عودة الشهر المقبل & # 8217؛ s. أيضا، أفعل نفس الشيء كما سبق، باستثناء أيضا باستخدام مقطعية مستعرضة لكل شهر، وأداء الانحدار رتبة رتبة. وكانت العينة التي استخدمتها هي صناديق الاستثمار الخمسة (نساكس و فاهدكس و فوستكس و فيسكس و بريمكس) منذ بدايتها حتى مارس 2009، حيث أن بيانات إتف النهائية تبدأ في أبريل من عام 2009، لذلك أضع جانبا بيانات إتف للخروج - من العينة باكتستينغ. في ما يلي النتائج: ومن الجدير بالذكر أنه في حين أن الكثير من الأدبيات الزخم يحدد تأثير انعكاس على الزخم سلسلة زمنية في 12 شهرا أو أكثر، كل معاملات الانحدار في هذه الحالة (حتى تصل إلى 24 شهرا!) ثبت أن تكون إيجابية، مع جدا فإن المعامالت طويلة األجل ذات أهمية إحصائية أكثر من المعامالت قصيرة األجل. ومع ذلك، المعلمات كليف سميث & # 8217؛ ق اختيار (إعدادات اثنين وأربعة أشهر) تمتلك أهمية إحصائية على الأقل في مستوى 10٪. ومع ذلك، إذا كان المرء متحفظا للغاية من حيث رفض الاستراتيجيات، في حد ذاته قد يكون سببا كافيا لرفض هذه الاستراتيجية هنا. ومع ذلك، فإن الانحدار الرتبي (أي التراجع عن الشهر المستقبلي للرتبة المقطعية على مستوى الشهر الماضي من حيث العدد المقطع العرضي) أثبت أنه ذو دلالة إحصائية دون أي شك، . وباختصار، هناك أدلة قوية للغاية على الزخم العرضي بين هذه الأصول الخمسة، التي تمتد إلى سنتين على الأقل. وعلاوة على ذلك، وبما أن شركة شي أو فيسكس، التي تعرف أيضا باسم صندوق الخزانة قصير الأجل، هي من بين الأصول التي تم اختيارها، نظرا لأنها تمثل الوكيل الخاص بالمعدل الخالي من المخاطر، من خلال إدراجها ضمن التصنيف المقطع العرضي، فإن التصنيف المقطع العرضي كما تنص ضمنا على أنه لكي يتم استثمارها في (حيث أن هذه الاستراتيجية هي استراتيجية تناوب الأصول أعلى 1)، يجب أن تتفوق على الأصول الخالية من المخاطر، وإلا، من خلال عملية القضاء، ستستثمر الاستراتيجية في الأصول الخالية من المخاطر بحد ذاتها. في المشاركات القادمة، سوف ننظر في فرضيات الاختبار على الإشارات والقواعد. وأخيرا، أصدرت التقلب بسيط بسيط للتو بلوق وظيفة على أداء الاستراتيجيات القائمة على التقلب لشهر أغسطس. وبالنظر إلى ارتفاع التقلب الهائل، فإن التشتت في أداء الاستراتيجيات مثير جدا للاهتمام. I & # 8217؛ م سعيد أنه من حيث العائد منذ بداية العام، ونسخة معدلة من استراتيجيتي هي من بين أفضل 10 لهذا العام. شكرا للقراءة. ملاحظة: بينما أنا حاليا التشاور، أنا دائما مفتوحة على الشبكات، لقاء (فيلادلفيا ومدينة نيويورك على حد سواء العمل)، الترتيبات الاستشارية، والمناقشات العمل. اتصل بي من خلال بلدي في ilya.kipnisgmail، أو من خلال ينكدين، وجدت هنا. شارك هذا: ذات صلة. آخر الملاحة. 21 أفكار حول & لدكو؛ مقدمة لتطوير الفرضيات المدفوعة & # 8212؛ نظرة عامة على استراتيجية بسيطة ومؤشر الفرضيات & رديقو؛ إيليا، وظيفة جيدة. لدي سؤالان: لماذا لا تقوم بإزالة التقاطع للتصنيفات كما تفعل للعوائد (ص. خ). وتشير التقديرات والاحتمالات الفعلية إلى التداخل في حالة التصنيف. لماذا تستخدم متوسطات عوائد منفصلة بدلا من العوائد التراكمية أو متوسطات عوائد السجل؟ ثابر على العمل الجيد. في الواقع، لا أستخدم قيمة p لتقدير الانحدار. الصف الثاني هو تقدير الانحدار، وليس الاعتراض، والتي يمكنك أن تجد الوصول إليها داخل حلقة هنا: تمب & لوت؛ - ريتورنرجرسيون (مونثريتس، ​​نمونثس = i) أما بالنسبة لمتوسطات العوائد المنفصلة بدلا من العوائد التراكمية، فإن ذلك هو الفرق بين نقطتين. لذلك هذا يعطيني المزيد من البيانات. ولكن على الأرجح متشابهة جدا في الطبيعة. وأنا لا إزالة تقاطع لترتيب لأن العوائد هي بالفعل صفر مركز، يصنف أرن، لذلك أنا أبقى اعتراض هناك. ربما أنا في عداد المفقودين شيء & # 8230؛ الصف الثاني يبدو وكأنه تقاطع الرتبة الانحدار الخطي. تقدير ستد. خطأ t قيمة بيأر (& غ؛ | t |) ذاب متوسط ​​القيمة $ 0.01829089 0.006436298 2.841835 4.643492e-03. (اعتراض) 2.69224138 0.137225579 19.619093 4.568979e-66. ملتدرانكافغ $ فالو 0.10258621 0.041375069 2.479421 1.344357e-02. شكرا لشرح لماذا هناك حاجة إلى التقاطع. وGT. ملخص لفيت (لمفيت) مين 1Q متوسط ​​3Q ماكس. -2.56744 -0.76535 0.06351 0.76057 2.46539. تقدير ستد. خطأ t قيمة بيأر (& غ؛ | t |) (اعتراض) -0.002372 0.105546 -0.022 0.982. b -0.002547 0.113137 -0.023 0.982. الخطأ القياسي المتبقي: 1.047 على 98 درجة من الحرية. مولتيبل R-سكارد: 5.17e-06، أدجوستيد R-سكارد: -0.0102. F-ستاتيستيك: 0.0005067 على 1 و 98 دف، p-فالو: 0.9821. القيمة هي الصف الثاني من المعاملات. أتمنى أن يساعدك هذا. شكرا على مشاركتك. أقترح إضافة خط التعليمات البرمجية. أدناه & # 8220؛ تتطلب & # 8221؛ خطوط. عندما ركضت لأول مرة السيناريو الخاص بك R اشتكى من عدم العثور على & # 8220؛ تذوب & # 8221؛ وظيفة. كان في وظيفة ريتورنرجرسيون بالفعل، ولكن أنا تحريره إلى الأعلى. اختبرت رمز مع محفظة عشوائية والانحدار رتبة رتبة تبدو مشابهة جدا. أي أفكار حول ذلك؟ وكان هذا رمز لتوليد الترتيب العشوائي. آمل أن حصلت عليه الحق. نمونثافيراج & لوت؛ - أبلي (ريتورنس، 2، رونسوم، n = نمونثس) نمونثافيراج & لوت؛ - شتس (نمونثافيراج، order.by = إندكس (ريتورنس)) (i 1: نرو (راندم)) لذلك أنت & # 8217؛ إعادة توليد من توزيع موحد كل شهر، وعلى افتراض أنه صحيح & # 8217؛ s، ومن المؤكد، أنت & # 8217؛ القيام على نحو فعال نفس الشيء. لماذا طرح 1 عند تشغيل الانحدار هنا؟ لإزالة اعتراض. وأقول إنني أريد أن أعود إلى المتغير المستقل وحده، وليس اعتراضا. ماي ستاتس كنولدج إيسن & # 8217؛ t غريت. كيف أنت متأكد من اعتراض الصفر هنا؟ راجعت قبلوت وتبدو على ما يرام ولكن أنا & # 8217؛ ر الحصول على الحدس. شكر. أنا لا أفهم إجابتك على هوغو. كما كنت تستخدم ربيند، يتكون تمب كائن من ثلاثة صفوف. الصف الأول لمعامل الانحدار في ذوبان المتوسط. الصف الثاني لاعتراض في ميلترانكافغ. الصف الثالث لمعامل الانحدار في ميلترانكافغ. لذلك، أعتقد تمب [1،]، تمب [3،] هناك حاجة لإظهار معامل الانحدار. إدارة المحفظة. التمويل الكمي | إدارة المحافظ | التداول المنهجي. المشاركات الاخيرة. احدث التعليقات. الاقسام. إستراتيجية التداول إما للحافظة منخفضة التذبذب. المقدمة. وتستند العملية أنا ذاهب لمتابعة على محتوى من جامعة CFRM561 بالطبع تصميم نظام التداول المتقدم جامعة واشنطن. إن "التطوير المفروض على الفرضية" هو المبدأ الأساسي لهذه الدورة، حيث تنطوي كل خطوة في عملية التنمية على افتراض أفكار قابلة للاختبار، والتحقق من هذه الأفكار قبل الانتقال إلى المرحلة التالية. وتشمل المراحل تحديد مؤشر أو أكثر من مؤشرات السوق، والاختبار بأن المؤشرات تقيس فعلا ظواهر السوق المقصودة، وتفترض إشارات الدخول والخروج استنادا إلى مؤشر (مؤشرات) السوق، وتؤكد ما إذا كانت للإشارات قدرة تنبؤية، ثم تحدد الدخول والخروج قواعد تستند إلى الإشارات. أنا شخصيا من محبي الاستثمار المتقلب منخفض، بقدر ما يوفر عوائد معززة المخاطر المعدلة مقابل مؤشرات السوق التقليدية المرجحة كاب. وبالتالي، لقد أعيد بناء حافظة الحد الأدنى لتقلب كرسب باستخدام بيانات من Yahoo! المالية، وسوف تستخدم هذا المؤشر كخط أساس لتقييم استراتيجية التداول. والهدف هنا هو التحقق مما إذا كان من الممكن أن تؤدي إستراتيجية التداول المتوسط ​​المتحرك (إيما) للمتوسط ​​المتحرك أسي إلى زيادة العوائد المعدلة للمخاطر من خلال زيادة العائدات دون زيادة المخاطر وتقليل المخاطر دون التأثير على العوائد أو كليهما. هذه المشاركة هي نسخة مكثفة بشكل كبير من التقرير الكامل. تقرير النسخة الكاملة، وهو التعيين الفعلي قدمته، ويمكن الاطلاع هنا. أنه يحتوي على كل التفاصيل لكل خطوة، نتائج اختبارات الفرضية، بما في ذلك قوة الإشارة، فضلا عن الخطوات الأمثل المعلمة المؤقتة. السؤال الأول يتعلق بالمؤشر الذي يجب أن نسأله هو: "ما الذي نعتقد أننا نقيسه؟" ويمكن القول بأن إما تقيس "مستوى السعر الحقيقي الذي لا يخفى عليه"، حيث أن التفكير هو أن المتوسط ​​المتحرك "متوسطات" الضجيج بعيدا، مما يكشف عن المستوى الحقيقي. ويمكن أيضا القول بأنه على افتراض أن إما يقيس المستوى "الحقيقي"، فإنه يقيس أيضا اتجاه السعر. والأساس المنطقي هنا هو أنه إذا كان هناك مستوى صحيح كشف، فإن الاتجاه يمكن استنتاجه من السلاسل الزمنية من "المستويات الحقيقية". من أجل اختبار أن إما يقيس المستوى الحقيقي، يتم اختبار الارتباط بين مستوى مؤشر منخفض فول ومؤشر إما لقوة وأهمية إحصائية. لاختبار هذا الاتجاه، يتم مقارنتها مع مقياس من المنحدر "الحقيقي" من خلال اختبار لارتباط عالية وإحصائية كبيرة والتكامل المشترك. قبل تحديد أي إشارة، فإن التنبؤ الرئيسي الذي قد يكون ممكنا مع إما يشير إلى ما إذا كان مستوى الفهرس في المستقبل سيكون أكبر من أو أقل من مستوى الفهرس الحالي، بدلا من توليد توقعات نقطة. وبالنسبة لهذه الأداة، تستخدم مصفوفات الارتباك لقياس ما إذا كانت توقعات مستوى المستقبل تصنف بشكل صحيح على أنها أعلى أو أدنى من مستويات المؤشر الحالية. كما يتم التحقق من الدلالة الإحصائية لمصفوفات الارتباك لضمان وجود بعض محتوى المعلومات. من حيث الإشارة الفعلية، فإن الفكر وراء ذلك هو أنه إذا تجاوز مستوى المؤشر الحالي مستوى إما، فإن ذلك سيزيد من قيمة إما اللاحقة (التي تم التحقق منها كمقياس لمستوى السعر "الحقيقي")، مما سيزيد في نهاية المطاف إيما الاتجاه. ثم يتم تفسير ذلك على أنه إشارة محتملة إلى أن مستوى المؤشر سيرتفع. الأساس المنطقي للمواقف العكسية، في ذلك، إذا كان مستوى المؤشر الحالي أقل من مستوى إما، سيؤدي ذلك إلى خفض قيمة إما اللاحقة (وهو مقياس لمستوى السعر "الحقيقي")، مما يشير إلى أن مستوى المؤشر يحتمل أن يكون تخفيض. القواعد بسيطة: إذا كان من المرجح أن السعر سوف يزداد بناء على العلاقة بين المؤشر والمؤشر، (بمعنى أن مستوى الفهرس يتجاوز مستوى إما) عندئذ يجب البدء بموقف طويل. على العكس من ذلك، إذا كان من المرجح أن السعر سوف تنخفض على أساس نفس العلاقة، ثم أي موقف طويل (ق) يجب أن تكون مغلقة. معايير وأهداف الاستراتيجية. الأهداف. والهدف الرئيسي هو التحقق مما إذا كان يمكن تعزيز العوائد المعدلة للمخاطر بالنسبة لمؤشر التقلب المنخفض. وبالتالي، فإن تحقيق أقصى قدر من قياس الأداء المعدل للمخاطر هو الهدف من هذه الاستراتيجية، حيث يمكن تطبيق الرافعة المالية دائما لزيادة العائدات المطلقة. وبالنظر إلى أن الهدف هو تحقيق أقصى قدر من العائدات المعدلة حسب المخاطر، يمكن استخدام الإحصاءات التالية لتحديد العوائد المعدلة حسب المخاطر: خلال محاكاة التداول، سيتم استخدام دائرة إدارة البرامج لتقييم العوائد المعدلة حسب المخاطر لأنها أكثر حساسية للتيول من ريال سعودي. ومع ذلك، من أجل تقييم جدوى استراتيجية التداول، سيتم استخدام ريال سعودي. المعايير. سيتم مقارنة نتائج إستراتيجية التداول إما مقابل نسخة طويلة 100٪ من مؤشر التقلب المنخفض. هذه المحفظة هي "شراء وعقد" نسخة [ب] من المؤشر، في حين أن استراتيجية التداول سوف يشار إليها باسم الحافظة المتوسطة المتحركة [مابورتفوليو]. محفظة ب هي محفظة "لا جهد" لقياس ما إذا كانت إشارات التداول تضيف قيمة. لم يتم تعريف النجاح على العائدات المطلقة. قد يكون من الممكن مراقبة العوائد المنخفضة المطلقة، ومع ذلك تظهر عائدات أعلى معدلة للمخاطر. نتائج قوة الإشارة. يتم استخدام نقاط هايدك سكيل [هس] لقياس قوة الإشارة، حيث أنها أكثر تفاؤلا من "احتمال الكشف". ويشير مؤشر هس للإشارة إلى أن مستوى المهارة منخفض نسبيا بالنسبة لأيام التأخير البالغة 15 أو أكثر. وعلاوة على ذلك، فإن مستوى المهارة هو أعلى لمدة 1 يوم إلى الأمام مع تأخر 5 أيام، ويسقط بسرعة نسبيا لمدة 5 أيام تأخر عندما يتجاوز عدد الأيام إلى الأمام 3 أيام. و هس هي أعلى بكثير للإشارة أسفل، ويبدو أن تستمر ل 1 & # 8211؛ 5 أيام إلى الأمام، وتأخر أيام تصل إلى 60 يوما، على افتراض أن أقل من 1٪ مهارة ليست كافية لجعل التنبؤات المفيدة. ولتوضيح ذلك، فإن فترة الثبات لمدة 60 يوما غير مرئية على مؤامرة الكفاف، إلا أن الأرقام هس تكون أكثر ثباتا بالنسبة للإشارة السفلية مقابل الإشارة الصاعدة. حتى الآن، وهذا يعني أن إشارة أسفل يحتوي على قدرة أكثر تنبؤية من إشارة أعلى. جميع درجات المهارة التي تم تحديدها لتكون "قوية" هي أيضا ذات دلالة إحصائية، سواء للإشارات صعودا وهبوطا. نتائج استراتيجية التداول. بعد اختبار مختلف أطوال التأخير التي تظهر هس عالية لكل من إشارات صعودا وهبوطا، فضلا عن أداء الأمثل المعلمة، كان الاستنتاج المفصل في التقرير الكامل أنه من المرجح أكثر موثوقية لتحديد طول تأخر يعتمد فقط على قوة هس بدلا من ذلك من نتائج الاختبار الخلفي بسبب ضعف الأداء خارج العينة [أوس]. وترد أدناه نتائج أوس، وكذلك الشفرة، بالنسبة إلى أطوال تأخر هس العالية (5 أيام للإشارة الأعلى و 5 أيام للإشارة السفلية). وتتمثل إحدى الملاحظات الرئيسية في أن الأداء خلال الأزمة المالية في عام 2008 كان مذهلا نسبيا، حيث لم ينخفض ​​السحب إلا بنسبة 10 في المائة تقريبا، مقابل 40 في المائة لمؤشر البوسنة والهرسك. وأثناء بداية أداء نظام التشغيل الخارجي، كان هناك بعض الأداء الضعيف، حتى حادث التصادم بين دوت كوم في أواخر عام 1999 وأوائل عام 2000، حيث كانت عمليات السحب في حافظة الأصول الدنيا ضئيلة، مما يسمح بالإبقاء على العائدات. متوسط ​​العائد ليس مختلفا إحصائيا بشكل ملحوظ، ولكن التباين أقل إحصائيا بشكل ملحوظ، مما أدى إلى نسبة شارب متفوقة من 2.43، مقابل 1.14 لمؤشر ب. لسوء الحظ، فإن استراتيجية التداول لا تظهر انحرافا إيجابيا، في حين أنه من المستغرب أن مؤشر ب يظهر انحرافا إيجابيا. ومع ذلك، فإن التفرطح الزائد، على الرغم من ارتفاعه لكل من المحافظ، هو أعلى بكثير لمؤشر ب. يبدو كما لو أن استراتيجية التداول تقلل بشكل كبير من تأثير أحداث السوق السلبية، مما يسمح بالحفاظ على العوائد المتراكمة، مع عيب احتمال فقدان على أي اتجاه صعودي. وبالنظر إلى أن الهدف هو تعزيز العوائد المعدلة حسب المخاطر، يبدو أن تركيبة المعامل المتحيزة تلبي هذه المعايير بنجاح. ويتمثل أحد العوامل الإضافية في تكاليف المعاملات التي لم تؤخذ في الاعتبار في هذه الدراسة. وينبغي أن تؤخذ هذه العوامل في الاعتبار عند إجراء الاختبارات الخلفية للتحقق من الاحتفاظ بعوائد متفوقة محسوبة بالمخاطر. © 2016 إرول بيسيروجلو. شارك هذا: الوسوم: ألاغو ترادينغ ألغوترادينغ كوانت كوانت فينانس كوانتفينانس رستاتس. آخر الملاحة. 6 أفكار حول & لدكو؛ إستراتيجية التداول إما لمحفظة تقلب منخفضة & رديقو؛ مادة كبيرة، هل من الممكن الحصول على رمز R لأداء اختبار هس؟
شوموك الفوركس كمبالا
استخدام سار مكافآت الفوركس