|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
ВСЕХ ПАРАМЕТРОВ И ЛУЧШИМИ И ХУДШИМИ НАБОРАМИ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ПРЕДЫДУЩИХ ПЕРИОДОВГЛАВА 20. тестирование и оптимизация торговых систем 717 Хотя наихудший в прошлом набор параметров, похоже, оказывается и наихудшим набором параметров в будущем, другие прошлые оценки результативности, как кажется, подразумевают значительно меньшую предсказательную ценность. Средняя (нейтральная) оценка набора параметров равна 4,5 (если отбросить наихудшую оценку 9). Посмотрим, как себя вел набор параметров, оптимальный для предшествующего восьмилетнего периода. Как видно из табл. 20.15, в первый тестовый период этот набор сохранил свое первое место, во второй — спустился на седьмое, а в третьем периоде занял второе место. Итого в среднем за три тестовых периода этот набор получил оценку 3,3, что все-таки лучше, чем нейтральная оценка 4,5. Однако, набор параметров, который на предшествующем восьмилетнем периоде занял всего лишь четвертое место, на тестовых периодах достиг значительно лучшего результата (2,3). Также заметьте, что наборы параметров, занявшие почти полярно противоположные места на предшествующем восьмилетнем периоде (2 и 8), на трех тестовых периодах дают почти идентичные результаты: 4,7 и 5,0. Чтобы понять, почему наихудшая оценка результативности на предшествующем периоде точно предсказывает будущую результативность (набор параметров продолжает давать плохие результаты), в то время как другие оценки результативности, по-видимому, имеют мало предсказательного значения, мы исследуем оценку результативности, основанную на значениях параметров. В табл. 20.16 показаны результаты наборов параметров, перечисленные в порядке возрастания значения самого параметра (а не в порядке возрастания результативности за прошедший восьмилетний период, как это было в табл. 20.15). Как видно из табл. 20.16, на каждом из тестовых периодов наихудшую результативность показал один и тот же набор параметров! Этот набор параметров с постоянной наихудшей результативностью располагается на одном из концов протестированного диапазона наборов параметров: N = 20. Хотя N = 20 — наиболее чувствительное из протестированных значений наборов параметров — постоянно приводит к наихудшей результативности (когда применяется к портфелю), другие протестированные значения (от N = 30 до N = 100) ведут себя не так стабильно. Обратите внимание на то, что набор параметров N = 80 показал невероятно высокий средний ранг 1,3. Однако средние ранги двух соседних значений N (6,7 и 3,3) подразумевают, что звездная результативность значения N = 80, скорее всего, была статистической случайностью. Как уже объяснялось ранее в этой главе, недостаточная устойчивость к изменению параметра предполагает, что прошлая превосходная результативность данного параметра, вероятно, отражает лишь своеобразие тестируемых исторических данных, а не ту модель, которая будет повторяться в будущем. 718 ЧАСТЬ 4. торговые системы и измерение эффективности торговли Таблица 20.15. СИСТЕМА ПРОБОЯ (ПОРТФЕЛЬ): Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.002 сек.) |