Ռիսկ և ռազմավարություն · Առաջադեմ · 8 րոպե ընթերցանություն

Բազմակի թեստավորում. երբ լավագույն պատմական թեստը բախտավոր պատահականություն է

Հետևեք որոնման ընթացքին և տարբերակեք իսկական վարկածը պատմական տվյալներով անցկացված մեծ մրցույթի հաղթողից։

Բազմակի թեստավորում. երբ լավագույն պատմական թեստը բախտավոր պատահականություն է — Ուսուցման և նախկինում չդիտարկված ընտրանքների սխեմատիկ պատկերում է, ոչ թե ռազմավարության իրական արդյունքներ։
Ուսուցման և նախկինում չդիտարկված ընտրանքների սխեմատիկ պատկերում է, ոչ թե ռազմավարության իրական արդյունքներ։

Մեկ ներկայացված ռազմավարությունը կարող է թաքցնել հազար փորձ

Հետազոտողը կարող է հրապարակել մեկ գրավիչ պատմական թեստ՝ բազմաթիվ ազդանշաններ, պարամետրեր, ակտիվներ և ընտրանքի ամսաթվեր փորձելուց հետո։ Վերջնական գրաֆիկը չի ցույց տալիս ամբողջ որոնումը։ Նույնիսկ եթե ոչ մի թեկնածու իրական առավելություն չունի, լավագույն տեսք ունեցողը կարող է տպավորիչ թվալ, քանի որ որոշ պատահական հաջորդականություններ բարենպաստ են։

Ուստի վերլուծության համապատասխան միավորը ոչ միայն ընտրված կանոնն է, այլ այն ընտրած ընթացակարգը։ Արդյունքները դիտելուց հետո փոխված շեմը որոնման մաս է, նույնիսկ եթե պաշտոնական օպտիմալացման ծրագիր չի գործարկվել։ Հիշողությամբ փորձարկումները, դեն նետված աղյուսակներն ու ոչ պաշտոնական տեսողական դիտարկումը կարող են նպաստել ընտրության կողմնակալությանը։ Անաչառ հետազոտական գրառումը տեսանելի է դարձնում այդ ընտրությունները։

Հասկացեք հավանականության պարզ պատկերումը

Եթե քսան անկախ թեստերից յուրաքանչյուրն ունի կեղծ դրական արդյունքի 5% հավանականություն, առնվազն մեկ այդպիսի արդյունքի հավանականությունը 1 − 0.95²⁰ է՝ մոտ 64.2%։ Անկախության ենթադրությունը կարևոր է. առևտրային տարբերակները հաճախ կոռելացված են, ուստի այս թվաբանությունը օրինակ է, ոչ թե իրական հետազոտական ծրագրի ճշգրիտ ուղղում։

Դասը այն չէ, որ յուրաքանչյուր դրական բացահայտում կեղծ է։ Այն այն է, որ մեկ թեստի շեմը լայն որոնումից հետո չի կարելի նույն կերպ մեկնաբանել։ Փոխկապակցված պարամետրային ընտրությունները լիովին անկախ ապացույց չեն ստեղծում, բայց դրանց կոռելյացիան չի վերացնում ընտրության կողմնակալությունը։ Որոնման արդյունավետ լայնության գնահատումն ինքնին անորոշ է և չպետք է քողարկվի որպես ճշգրիտ քանակ։

p-արժեքը վարկածի ճիշտ լինելու հավանականությունը չէ և չի կանխատեսում հաջորդ գործարքի հաղթանակը։ Այն ցույց է տալիս ընտրված վիճակագրության անհամատեղելիությունը որոշակի զրոյական մոդելի հետ՝ թեստի ենթադրություններով։ Փոքր արժեք կարող է առաջանալ նաև սխալ աղմուկի մոդելից, անտեսված կախվածությունից կամ ընտրովի ներկայացումից։ Վիճակագրական նշանակալիությունը ինքնին չի ապացուցում, որ ազդեցությունը ծածկում է սպրեդը, ֆինանսավորումն ու կատարումը։

Վարկածը պաշտպանեք գնահատման կանոնից

Սկսեք տնտեսական հիմնավորումից, որը սահմանում է՝ ինչու կապը կարող է պահպանվել և ինչու կարող է դադարել աշխատել։ Հնարավորության դեպքում տվյալների մաքրումը, ծախսերն ու գնահատման չափանիշները սահմանեք արդյունքը դիտելուց առաջ։ Սա չի վերացնում կողմնակալությունը, բայց նեղացնում է հաջողակ օրինաչափության շուրջ պատմություն հետադարձ կառուցելու ազատությունը։

Պահեք փորձերի մատյան՝ մերժված տարբերակներով և յուրաքանչյուր փոփոխության պատճառներով։ Տարբերակեք սխալների ուղղումը վարկածի փոփոխությունից։ Ժամանակային նշման սխալն ուղղելը տարբերվում է ստոպի մակարդակը տեղափոխելուց՝ կապիտալի կորն ավելի լավ դարձնելու համար։ Երկու փոփոխությունն էլ պետք է գրանցել, քանի որ արդյունքները տեսնելը կարող է ազդել հետագա որոշումների վրա, նույնիսկ երբ սկզբնական փոփոխությունը հիմնավոր էր։

Չօգտագործված ընտրանքն ունի սահմանափակ կյանք

Պահուստային թեստային շրջանն արժեքավոր է միայն այն ժամանակ, երբ մշակումն այն չի օգտագործում։ Երբ հետազոտողը բազմիցս դիմում է դրան մոդելների ընտրության համար, այն դառնում է ուսուցման ևս մեկ ռեսուրս։ Այն նմուշից դուրս անվանելը չի հակադարձում տեղեկատվական հոսքը։ Այդ դեպքում կարող է անհրաժեշտ լինել ավելի նոր շրջան կամ մեկ այլ իսկապես անկախ գնահատում։

Շարժվող առաջընթաց թեստավորումը, ներդրված ընտրությունը և պատմական թեստերի գերահարմարեցման հետազոտությունը կարող են օգնել ուսումնասիրել ընտրության գործընթացը, բայց ոչ մեկը թույլ տվյալները չի վերածում որոշակիության։ Գնահատեք կայունությունը պարամետրերի ողջամիտ հարևանություններում և տնտեսապես տարբեր շրջաններում։ Կայունությունը հուսադրող է, երբ անաչառ է գնահատվել. ամենալավ երևացող կայունության վիճակագրությունը որոնելը թեստավորման նոր շերտ է ավելացնում։

Խրախուսեք ապացույցների որակը, ոչ թե ամենաբարձր գծապատկերը

Արդյունքները համեմատեք պարզ հենանիշի, իրատեսական ծախսերի և անորոշության գնահատականների հետ։ Բարդ մոդելը, որը հազիվ է բարելավում աղմկոտ չափիչը, կարող է չարդարացնել իր լրացուցիչ ազատության աստիճանները։ Ուսումնասիրեք, թե թվացյալ առավելության որքան մասն է գալիս մեկ գործարքից, մեկ ակտիվից կամ մեկնարկի ամսաթվի մեկ ընտրությունից։

Օգտակար զեկույցը ներառում է որոնման պատմությունը, վերջնական բնութագիրը, ձախողումներն ու չլուծված ենթադրությունները։ Բացասական արդյունքները նեղացնում են հավանական գաղափարների շրջանակը և կարող են խնայել ապագա ջանքերը։ Նպատակը սիրելի ռազմավարությունը պահպանելը չէ, այլ պարզելը՝ հասանելի ապացույցները հիմնավորո՞ւմ են կրկնակի ստուգմանը դիմանալու չափ ուժեղ որևէ պնդում։ Երբ չեն հիմնավորում, կարգապահ եզրակացությունն անորոշությունն է, ոչ թե ավելի մշակված գովազդային գծապատկերը։

Հաշվեք հաղթողին փոխելու հնարավորություն ունեցող ընտրությունները

Հինգ հետադարձ դիտարկման երկարություն, չորս մուտքի շեմ և երեք ելքի կանոն արդեն տալիս են 60 համակցություն։ Արդյունքը տեսնելուց հետո սկզբի ամսաթիվ փոխելը, անհարմար ակտիվը հեռացնելը կամ գնահատման չափանիշը փոխելը հավելյալ ընտրություն են։ Գրանցեք նաև ձեռքով արված փորձերը։ Հակառակ դեպքում հրապարակված «ստուգված ռազմավարությունների» թիվը փոքրացնում է իրական որոնումը, որը ստեղծել է վերջնական պնդումը։

Նախապես սահմանված 20 վավեր թեստի ընտանիքի համար Բոնֆերոնիի շեմը 0.05 / 20 = 0.0025 է՝ որևէ կեղծ մերժման հավանականությունը առավելագույնը 5% պահելու համար։ Այս սահմանը անկախություն չի պահանջում, թեև կախված թեստերի դեպքում կարող է պահպանողական լինել։ Այն չի ուղղում կողմնակալ տվյալները, անվավեր առանձին թեստերը կամ թաքցված հավելյալ փորձերը։

Որևէ կեղծ դրականից պաշտպանվելը տարբեր նպատակ է բացահայտումների մեջ կեղծ դրականների սպասվող բաժինը վերահսկելուց։ Ոչ մեկը տնտեսական կենսունակության ապացույց չէ։ Ընտրեք մեթոդը ըստ հարցի, ոչ մի քանի ուղղում փորձելով ու ամենահաճելին ցուցադրելով։ Արդյունքի նշանակալի դառնալը շարունակ ստուգելն էլ ընտրության խնդիր է, եթե հաջորդական ընթացակարգը այդ կրկնվող հայացքները չի հաշվի առնում։

Վերարտադրելի ընտրության թեստը պետք է կրկնի հենց ընտրությունը։ Այլընտրանքային տվյալների վրա միայն արդեն ընտրված հաղթողին գնահատելը բաց է թողնում բազմաթիվ թեկնածուներից փնտրելու առավելությունը։ Յուրաքանչյուր կրկնությունում կիրառեք հայտարարված որոնումը, ընտրության կանոնը և հետագա գնահատումը՝ պաշտպանելի տվյալների մոդելով։ Մեկ գեղեցիկ կապիտալի կորի շուրջ վստահության գոտին չի ստուգում այն ստեղծած ամբողջ հետազոտական ընթացքը։

ԱՐԱԳ ՍՏՈՒԳՈՒՄ

Հասկացությունը ամրապնդվե՞ց։

Ի՞նչ է լինում, երբ առանձնացված ստուգման տվյալները կրկնաբար օգտագործվում են պարամետրեր ընտրելու համար։

Ընդհանուր ուսուցողական նյութ է, ոչ թե առևտրային առաջարկություն։ Օրինակները պարզեցնում են իրական շուկաները։ Ցանկացած գործիք օգտագործելուց առաջ ստուգեք դրա պայմանագիրը, ծախսերն ու կանոնները։
Հաջորդը՝ պոչային ռիսկ. ինչ է VaR-ը թողնում շեմից այն կողմ →