Как смотреть статистику по астрофакторам в Timing Solution
Статистику по астрофакторам мы стандартно смотрим в ULE, через блок Еfficiency test.
На настоящий момент нам доступны следующие виды статистики:
Получаем вот такое окно, где можно рассчитать корреляцию Пирсона для текущего астрофактора:
Остальную статистику смотрим также через Еfficiency test, но уже через пункт INSTANTANEOUS event: Efficiency Test for Current Event
Однако, стоит сразу сказать - значимую статистику получить не так-то просто. Астрофактор, который вы исследуете, должен быть действительно значим для данных котировок - иначе вы ничего не увидите. Вот, например, соединение Луны-Юпитера для индекса Доу, изначально вы увидите такое окно, где искомой статистики вы, скорее всего, не найдете - строка, где она показывается просто пуста:
Чтобы увидеть хоть что-то, сбросьте значения хи-квадрата и значения статистической выборки до минимальных уровней:
После этого оптимизируйте событие на вкладке оптимизации:
И только тут, на некоторых отрезках (например, здесь: отрезок 6 баров до события - 1 бар до события), мы можем увидеть значимую статистику по хи-квадрату и вероятности:
Черная стрелка на скрине показывает торговый период, по которому получена данная статистика.
Также здесь мы видим соотношение UP и DOWN - в целом, по котировкам и в контрольных группах (значение контрольной группы отображено в скобках).
Важно - не следует интерпретировать статистический показатель вероятности (probability или Prob=) как вероятность повторения события. Процентный показатель вроде Prob=75% - это лишь показатель, что данное событие не случайно (чем выше процент - тем больше вероятности, что данная статистика не носит случайный характер). Вероятность и хи-квадрат критерий - тесно увязаны между собой.
Подробнее об этом пишет автор здесь - Chi Square Criterion in efficiency test module. Текст на английском, переводить лучше через https://translate.yandex.ru/
Справка по хи-квадрат критерию:
Critical Chi Sq - статистический параметр , позволяющий судить об истинности полученных результатов (определять значение их вероятности). Используется при анализе двух синхронизированных во времени явлений, первый из которых - изменения ценовых котировок, а второй - любой другой внешний повторяющийся процесс, разворачивающийся параллельно. Здесь мы пытаемая понять, при помощи статистики, как этот второй процесс влияет на наши котировки (влияет ли он вообще). Таким образом, Chi Sq - это коэффициент корреляции этих двух процессов. Если мы установим в этом поле (в настройках, перед вычислениями) настроечное значение 2,5, то приемлемое для нас значение вероятности истинности результата будет 89%. В настройках рекомендуется устанавливать в этом поле значение не больше 3 единиц. По своей сути, Critical Chi Sq - это степень разницы между реальным вычисленным значением и значением контрольной группы. Пример: при анализе некоего события мы установили совпадение в 22 случаях из 100 возможных (а контрольное, условно-приемлемое, значение будет 13 из 100). Вычисленное значение Chi Sq будет вычислено по формуле: (22-13) * (22-13) /13=9*9/13=81/13=6.2. Итоговое вычисленное значение Chi Sq будет - 6.2. Чем больше эта цифра, тем более статистически значимое событие мы имеем. В статистической таблице запись (итоговое вычисленное значение) будет выглядеть как ChS=6.2
На настоящий момент нам доступны следующие виды статистики:
- Correlation - корреляция Пирсона
- probability - значение статистической вероятности, что исследуемое событие не является случайным
- Critical Chi Sq - хи-квадрат критерий
- соотношение UP и DOWN - падения и рост на данном факторе
Получаем вот такое окно, где можно рассчитать корреляцию Пирсона для текущего астрофактора:
Остальную статистику смотрим также через Еfficiency test, но уже через пункт INSTANTANEOUS event: Efficiency Test for Current Event
Однако, стоит сразу сказать - значимую статистику получить не так-то просто. Астрофактор, который вы исследуете, должен быть действительно значим для данных котировок - иначе вы ничего не увидите. Вот, например, соединение Луны-Юпитера для индекса Доу, изначально вы увидите такое окно, где искомой статистики вы, скорее всего, не найдете - строка, где она показывается просто пуста:
Чтобы увидеть хоть что-то, сбросьте значения хи-квадрата и значения статистической выборки до минимальных уровней:
После этого оптимизируйте событие на вкладке оптимизации:
И только тут, на некоторых отрезках (например, здесь: отрезок 6 баров до события - 1 бар до события), мы можем увидеть значимую статистику по хи-квадрату и вероятности:
Черная стрелка на скрине показывает торговый период, по которому получена данная статистика.
Также здесь мы видим соотношение UP и DOWN - в целом, по котировкам и в контрольных группах (значение контрольной группы отображено в скобках).
Важно - не следует интерпретировать статистический показатель вероятности (probability или Prob=) как вероятность повторения события. Процентный показатель вроде Prob=75% - это лишь показатель, что данное событие не случайно (чем выше процент - тем больше вероятности, что данная статистика не носит случайный характер). Вероятность и хи-квадрат критерий - тесно увязаны между собой.
Подробнее об этом пишет автор здесь - Chi Square Criterion in efficiency test module. Текст на английском, переводить лучше через https://translate.yandex.ru/
Справка по хи-квадрат критерию:
Critical Chi Sq - статистический параметр , позволяющий судить об истинности полученных результатов (определять значение их вероятности). Используется при анализе двух синхронизированных во времени явлений, первый из которых - изменения ценовых котировок, а второй - любой другой внешний повторяющийся процесс, разворачивающийся параллельно. Здесь мы пытаемая понять, при помощи статистики, как этот второй процесс влияет на наши котировки (влияет ли он вообще). Таким образом, Chi Sq - это коэффициент корреляции этих двух процессов. Если мы установим в этом поле (в настройках, перед вычислениями) настроечное значение 2,5, то приемлемое для нас значение вероятности истинности результата будет 89%. В настройках рекомендуется устанавливать в этом поле значение не больше 3 единиц. По своей сути, Critical Chi Sq - это степень разницы между реальным вычисленным значением и значением контрольной группы. Пример: при анализе некоего события мы установили совпадение в 22 случаях из 100 возможных (а контрольное, условно-приемлемое, значение будет 13 из 100). Вычисленное значение Chi Sq будет вычислено по формуле: (22-13) * (22-13) /13=9*9/13=81/13=6.2. Итоговое вычисленное значение Chi Sq будет - 6.2. Чем больше эта цифра, тем более статистически значимое событие мы имеем. В статистической таблице запись (итоговое вычисленное значение) будет выглядеть как ChS=6.2