في هذه الصفحة
عدّ ما تستطيع القاعدة مواءمته
تقاطع متوسطات متحركة له طولان. أضف مرشّح جلسة وعتبة تقلّب ومسافة وقف فتصبح خمس كمّيات قابلة للضبط. فإن أخذت كل واحدة خمس قيم مرشَّحة، حملت الشبكة 5⁵ = 3,125 توليفة، مقابل 25 للطولين وحدهما. وعدد الإعدادات التي يستطيع الانتقاء الاختيار منها مقياس مباشر لمقدار المجال المتاح للقاعدة لمواءمة الضجيج.
ودرجات الحرية الخفيّة تهم كالمعلنة: الأداة، والإطار الزمني، ونوع الشمعة، ونافذة التداول، وكل قاعدة أُضيفت بعد النظر في النتائج. وهي تُعدّ نادرًا وتُستعمل دائمًا.
الصفقات لكل درجة حرية
يطلب الممارسون غالبًا صفقات كثيرة لكل معامل حر قبل الثقة بمواءمة. ولا عتبة دقيقة، لأن الصفقات غير مستقلة والمعاملات ليست كلها بالتأثير نفسه، لكن الاتجاه موثوق: فقاعدة بأربعة معاملات و40 صفقة واءمت بقدر ما قاست تقريبًا.
والاختبار خارج العيّنة وفحوص استقرار المعاملات وشارب مخفَّضة تعرف حجم الشبكة هي الأدوات التي تحوّل هذا الحدس إلى أرقام.
المعنى الإحصائي: N أو N − 1
في الإحصاء، تشير درجات الحرية أيضًا إلى مقام تباين عيّنة. فقسمة مربّعات الانحرافات على N تصف العيّنة التي بين يديك؛ وقسمتها على N − 1 تعطي تقديرًا غير متحيّز لتباين المجتمع.
وعلى العيّنات الصغيرة يكون الفرق مرئيًا: فبـ 10 صفقات، يكون الانحراف المعياري بـ N − 1 أكبر 1.054 مرة تقريبًا من صيغة N، أي √(10÷9)، فتختلف نسبة شارب بنحو 5 بالمئة بحسب الاصطلاح.
داخل Senzoukria
مسح المعاملات والتقدّم الأمامي في الاختبار التاريخي الآلي يحدّان الشبكة بـ 400 توليفة ويعرضان عدد التوليفات في عدد الشرائح قبل تشغيل؛ والزر الذي يستكشف كل معامل مقروء في نص يضع خمسة محاور على الأكثر حول قيمه الافتراضية.
وشارب المخفَّضة في Gauntlet تستعمل حجم الشبكة الكامل عددَ التجارب. والاصطلاحان للانحراف المعياري يظهران كلاهما، وكل منهما موثَّق في المصدر: فإحصاءات Replay تستعمل صيغة المجتمع (القسمة على N)، في حين يستنسخ Gauntlet مُختبر البحث بصيغة العيّنة (N − 1) وبتقيّس الجذر التربيعي لـ 252 للنتائج اليومية.
ذات صلة
في القسم نفسه
- دفتر الأوامر
- داخل العيّنة وخارجها
- دفتر الأوامر المركزي
- خيارات SPX و SPY
- دقة المخطط
- خيارات التسوية النقدية
- دلتا الخيار
- خيارات 0DTE
هذه الصفحة بلغات أخرى
أسئلة شائعة
- كم معاملًا يحق لاستراتيجية أن تحمل؟
- أقل ما تقتضيه الفكرة. فكل معامل إضافي يجب أن يستحق مكانه بتحسين النتائج خارج العيّنة، لا داخلها. فإن كانت إزالة معامل تكاد لا تغيّر الأداء خارج العيّنة، فقد كان يوائم بيانات التدريب في أغلبه.
- لماذا تعطي أداتان نسبتي شارب مختلفتين على الصفقات نفسها؟
- سبب شائع هو اصطلاح التباين: القسمة على N أو على N − 1. وسبب آخر هو التسنين. فعلى العيّنات الكبيرة يكون الفرق الأول مهمَلًا؛ وعلى عشرة صفقات أو نحوها يكون عدة بالمئة.