إحصاءة t لنتائج الصفقات

الصيغة وأمثلة

احسب متوسط نتائج الصفقات، وانحرافها المعياري للعيّنة s، واقسم المتوسط على s ÷ ‎√n. فأربعٌ وستون صفقة بمتوسط ‎+20 دولارًا وانحراف معياري 160 تعطي t = 20 ÷ (160 ÷ 8) = 1.0: فالمتوسط خطأٌ معياري واحد فوق الصفر، وهذا يُنتجه الحظ سهلًا. وأربعمئة صفقة بالمتوسط والتشتّت نفسيهما تعطي t = 20 ÷ (160 ÷ 20) = 2.5. فالاستراتيجية لم تتحسّن؛ بل الدليل.

وبمشاهدات كثيرة يكون توزيع t قريبًا من الطبيعي، فـ ‎|t| فوق نحو 1.96 يقابل قيمةً احتمالية ثنائية الجانب تحت 5 بالمئة تحت النموذج. وبصفقات قليلة تكون العتبة أعلى.

العلاقة بـ SQN ونسبة شارب

نسبةُ شارب للصفقة هي المتوسط ÷ الانحراف المعياري؛ وضربها في ‎√n يعطي إحصاءة t. ورقمُ جودة النظام لـ Van Tharp يستعمل البناء نفسه، أي ‎√n × المتوسط ÷ الانحراف المعياري.

ومحسوبًا بانحراف المجتمع المعياري، كما في إحصاءات Replay في Senzoukria، يساوي SQN إحصاءةَ t مضروبةً في ‎√[n ÷ (n − 1)]، وهو عاملٌ يساوي 1.005 عند مئة صفقة. فقراءةُ SQN هي إذن قراءة إحصاءة t، بالتحذيرات نفسها.

لماذا يبالغ الرقم في اليقين

• الصفقات ليست مستقلة حين تتكدّس بالنظام أو بالجلسة، وهذا يجعل الخطأ المعياري الحقيقي أكبر من s ÷ ‎√n.
• والأذيال السميكة تجعل الانحراف المعياري نفسه غير مستقر على العيّنات الصغيرة.
• و t قدره 2.5 لأفضل خمسين إعدادًا ليس t قدره 2.5 لفرضية مذكورة مسبقًا؛ فالانتقاء يجب حسابه، مثلًا بشارب مخفَّضة.

داخل Senzoukria

تقرير Replay ولوحة الأداء يعطيان سطر حكم مبنيًّا على حجم العيّنة وعلى SQN: فتحت 20 صفقة تُعرَض النسب دقيقةً لكن غير دالّة؛ وبـ SQN قابل للحساب، تحت 0 يعني لا أفضلية في العيّنة، وتحت 1.6 ضعيفًا، وتحت 2.5 متوسطًا، و2.5 أو أكثر «متينًا على هذه العيّنة».

و SQN قدره 5 أو أكثر على أقلّ من مئة صفقة يُرفَع عليه علمُ الريبة، لأن صفقات قليلة تحمل النتيجة حينها. و Gauntlet يضيف نسبة شارب احتمالية وشاربًا مخفَّضة وقيمةً احتمالية تبادلية، وهي ترخي افتراضي الطبيعية والانتقاء الذي تفترضه إحصاءةُ t البسيطة.