Оценка тестов на данных в пределах выборки

Каким образом можно оценивать систему, которая подвергалась подгонке параметров (т.е. оптимизации) по некоторой выборке данных? Трейдеры часто оптимизируют системы для улучшения результатов. В данном аспекте применение статистики особенно важно, поскольку позволяет анализировать результаты, компенсируя этим большое количество тестовых прогонов во время оптимизации. В табл. 4- 2 приведены показатели прибыли/убытка и различные статистические показатели для тестов в пределах выборки (т.е. на данных, использовавшихся для оптимизации системы). Система подвергалась оптимизации на данных за период с 1.01.1990г. по 1.02.1995г.

Большая часть статистики в табл. 4- 2 идентична показателями табл. 4- 1 из примера 1. Добавлены два дополнительных показателя — Количество тестов оптимизации и Скорректировано по оптимизации. Первый показатель — просто количество различных комбинаций параметров, т.е. число испытаний системы по выборке данных с различными параметрами. Поскольку первый параметр системы на лунном цикле, L1, принимал значения от 1 до 20 с шагом в 1, было проведено 20 тестов и соответственно получено 20 значений t- критерия.

Количество тестов, использованных для коррекции вероятности (значимости) по лучшему показателю t- критерия, определяется следующим образом: от 1 отнимается статистическая значимость лучшего теста, результат возводится в степень m (где т— число прогонок тестов). Затем этот результат вычитается из единицы. Это показывает вероятность обнаружения в т тестах (в данном случае т = 20) по крайней мере одного значения t- критерия, как минимум не уступающего действительно обнаруженному в данном решении. Некорректированная вероятность случайного происхождения результатов составляет менее 2% — весьма впечатляющий показатель. После коррекции по множественным тестам (оптимизации) картина в корне меняется. Результаты с такой прибыльностью системы могли быть достигнуты чисто случайно в 31% случаев! Впрочем, все не так плохо. Настройка была крайне консервативной и исходила из полной независимости тестов друг от друга. На самом же деле между тестами будет идти значительная серийная корреляция, поскольку в большинстве традиционных систем небольшие изменения параметров вызывают небольшие изменения результатов. Это в точности напоминает серийную зависимость в выборках данных: эффективный размер снижается, если снижается эффективное количество проведенных тестов. Поскольку многие из тестов коррелируют друг с другом, 20 проведенных соответствуют 5—10 реальным независимым тестам. Учитывая серийную зависимость между тестами, вероятность с поправкой на оптимизацию составит около 0,15, а не 0,3104. Поскольку природа и точная величина серийной зависимости тестов неизвестны, менее консервативное заключение об оптимизации не может быть рассчитано напрямую, а только может быть примерно оценено.

В некоторых случаях, например в моделях множественной регрессии, существуют точные математические формулы для расчета статистических параметров с учетом процесса подгонки (оптимизации), что делает излишними поправки на оптимизацию.