統計檢定方法運用.4

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承續前篇,透過觀察統計檢定量的公式,隨機性的檢定是透過前、後期的資料乘積與均數差異的平方,取其比值大小最為判斷,現在透過更為高階的動差概念,來討論價格資料是否屬於盤整型態,其中以動差的視角來看,均數屬於一階動差、變異數屬於二階動差、偏態屬於三階動差、峰態屬於四階動差,相關公式詳列如下
由3階動差,偏度的計算過程來看,價格脫離盤整盤而上漲,則有機會呈現右偏,意即偏度值為正;反之,偏度為負值時,為下跌趨勢。倘若盤整盤出現時,大量的價格應散落於均值的左右兩端,呈現對稱情況,偏度值應趨近於零。
由4階動差,峰度的計算過程來看,若價格移動方向為具有趨勢時,則價格的分配情況應為低闊峰,峰值應屬較小;反之,盤整盤出現時,大量的價格散落於相同的水準附近,峰值就會變大!
所以,趨勢交易策略構想.1
作多:峰度向下穿越 0,且偏態大於零,且波動度大於設定的門檻值
作空:峰度向上穿越 0,且偏態小於零,且波動度大於設定的門檻值
逆勢交易策略構想.2
作多:峰度向上穿越 0,且偏態小於零,且波動度大於設定的門檻值
作空:峰度向下穿越 0,且偏態大於零,且波動度大於設定的門檻值
當然本文介紹的重點是Jarque-Bera常態分配檢定,對時間序列的價格數據逐一做JB檢定,每當新進價格數據出現後,對固定長度的數據資料作檢定,只要仍符合常態分配檢定,就判斷目前的價格型態仍為盤整,反之則視為有趨勢盤出現,JB的統計檢定量如下,其中的S就是三階動差、K是四階動差,JB統計檢定量會漸進趨於自由度為2的卡方分配(5.9915),只要價格數據不符合常態分配,該統計檢定量的數值就會大幅超過零,從而拒絕虛無假設,該虛無假設為資料數據符合常態分配
MC策略程式碼請參考如下
Input:JBLen(30);
Vars:g(0),K(0),JB(0);
g=Skew(High,JBLen);
K=Kurtosis(High,JBLen);
JB=(Power(g,2)JBLen/6 + Power(K-3,2)JBLen/24);
If JB cross over 5.9915 then begin
Buy next bar at High stop;
SellShort next bar at Low stop;
End;
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價格數據可透過隨機性檢定方式,以判斷行情是否在盤整盤狀態。假若行情為盤整盤,前後價格應該偏向漲跌互見的形式;反之若為趨勢盤,則前後價格應該偏向漲、漲、漲與跌、跌、跌的連續形式。 統計方法如下 : 假設有一系列的觀察值X(1)、X(2)、...、X(n),系列相關係數與統計檢定量定義如下
假設你有一串時間數列資料,資料時間長度可以是Tick、分鐘K,也可以是日K的等級,請問有甚麼方法可以評估是否為盤整盤 ?
在交易策略裡,總是希望可以掌握波動度,評估波動度的方法除了標準差之外,用分位數的距離來評估也是不錯的方法,這裡提供Excel VBA程式碼參考
問題如下,在這串連續數列中 : -7、8、2、9、3、-4、-8、7、9、-5,請找出最大的子序列之和、以及最小的子序列之和,求最大子序列和 ~ MaxSubSum,是用途很廣的敘述統計工具,例如應用於求解 MDD、描述價格資料期間內最大的累積上漲點數...等 Excel VBA程式碼提供如下
率變動的範圍。一般金融價格的時間序列通常有五個特色:趨勢(trend)、季節性、 異常價格、價格叢聚(cluster)以及非線性(nonlinear)。所謂「非線性」是指金融價 格具有以下情形:(1.)異常報酬出現的機率大於預期,顯示報酬率為常態分配的 比正的造成較大的波動。
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