Intro to Statistics, Part 1

[hroniki_paisano]

У меня есть одно иррациональное убеждение, даже два, и печальный жизненный опыт никак не может заставить меня от них отказаться. Первое убеждение состоит в том, что практически всё на свете можно объяснить любому заинтересованному слушателю: несколько упростив, показав на пальцах, поотвечав на вопросы и дополнительно растолковав. Я не люблю думать

Comments

[ny_quant]

Первое убеждение состоит в том, что практически всё на свете можно объяснить любому заинтересованному слушателю: несколько упростив, показав на пальцах, поотвечав на вопросы и дополнительно растолковав.

Недавно в ленте видел рассказ о том, как у Фейнмана спросили можно ли как-то по простому объяснить как работает эффект Джанибекова. Он долго думал и сказал, что нельзя. От себя скажу, что даже если объяснить можно, то в присутствии альтернативного нарратива все равно не всегда. Например, очень сложно объяснить почему можно есть генетически модифицированные продукты когда из каждого утюга кричат, что нельзя.

Не знаю почему, но мне не попадаются расчеты p-values для торговых стратегий. Люди любят посчитать Шарп или Сортино, но не p-values.

если пробовать, скажем, идиотские торговые стратегии, которые не должны работать и не работают, 5%ам из них фартанет настолько, что мы отвергнем нулевую и запишем их в работающиеМмм. Возьмем семейство стратегий, которые каждый день систематически покупают в момент времени Т1 и продают в Т2, и так

[hroniki_paisano]

я думаю, что ваше сомнение мотивируется интуитивным осознанием того, что эти стратегии не будут независимыми испытаниями. большие long-only portfolios имеют корреляцию % 70, только потому что они все скоррелированы с рынком.

у нас вот есть по одним акциям длинный-длинный помянничек протестированных стратегий https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2249314
цифра в 300 стратегий немного завышена, там с одного моментума настригли полторы дюжины слабоотличающихся версий (если не больше). но их реально много, способов получить статистически значимую альфу.

в моем журнале, кстати, под таким же постом интересовались, как там практики оценивают стратегии и что вкладывают в понятие backtesting

[ny_quant]

Можно в половине случаев сначала short and then cover. Все равно ничего не выйдет.

[hroniki_paisano]

независимость испытаний жесткое требование
бета long-short позиций далеко не нулевая обычно
но вы ж видите, сколько по ссылке натрясли значимых альф

[p_tzareff]

Если мы используем набранные статистики для прогноза в будущее - то это ведь основывается на предположении, что рынок в целом не претерпит стрпуктурных изменений, не так ли? А вот насколько реальный рынок стабилен в этом смысле? И измеряется ли эта стабильность?

[ny_quant]

Не обязательно. Альтернативно, можно основываться на предположении, что период тестирования достаточно длинный, чтобы покрыть все или хотя бы квалифицированное большинство рыночных режимов, т.е. чтобы она показала некую способность выживать при смене режимов. Это тоже ничего не гарантирует, но всё же должно быть очевидно, что стратегии разработанной на основе данных за 2003-2010 куда больше доверия, чем той что на 2010-2017.

[p_tzareff]

>> покрыть все или хотя бы квалифицированное большинство рыночных режимов

Вот это для меня звучит очень сильно.

[ny_quant]

Не слабо, конечно. Но, с другой стороны, смотря что считать режимом. В нулевом приближении: bull market, bear or flat. В первом приближении, короткий или длинный. Если bear, то с рецессией или какое-то необычное событие (как 9/11), которое нет смысла моделировать. Чего мы такого интересного не видели за последние 25 лет? Ну, наверное, если поскрести, то придирки найдутся, но именно что придирки. Ну вот, высоких процентных ставок и инфляции за это время не было. ОК, но во-первых не факт что они ещё когда-то вернутся, а во-вторых, если модель устроена так, что она может в условиях высоких ставок и инфляции вести себя по другому, то можно заранее решить её в определенных условиях снять с пробега.