台股過去十年各季季報酬
第一季 第二季 第三季 第四季
91 0.2439 0.0594 -0.1344 -0.0505
92 0.0137 0.0475 -0.1953 -0.0674
93 0.4347 -0.1821 -0.0294 0.6858
94 -0.1726 0.1312 0.1880 -0.0117
95 -0.067 -0.1917 -0.0503 0.0199
96 -0.0036 0.2672 0.0024 0.0470
97 0.1969 0.1020 -0.0335 -0.0616
98 0.1081 -0.1354 -0.1426 -0.0820
99 0.1407 0.2213 -0.1023 0.1379
00 0.1477 -0.1743 -0.2740 -0.1807
平均報酬 10.42% 0.50% -7.72% 4.37%
標準差 0.172 0.173 0.125 0.241
看起來第一季投資比第三季好很多
如果用兩常態母體標準差u1-u2的假設檢定
......(公式請自行翻書或統計軟體)
t檢定結果 2.69 > 2.1 拒絕H0 表示第一季報酬顯著不同於第三季
明顯的第一季報酬比較高
但如果你用單因子變異數分析呢
機率值P(F<1.72)=0.1794<a=0.05 不拒絕H0
表示四季的報酬率沒有顯著的不同 即台股沒有所謂的季節效應在
為什麼使用ANOVA檢定會得出沒有顯著不同的結果呢
因為採用ANOVA檢定時 將風險 標準差的概念加入 所以第一季未優於其他各季
... 打了這麼多我只是想講
我也試著寫過一些交易程式或者看過人家的交易結果
有些看起來獲利很高
但是如果把他拿來統計檢定 但其實並沒有什麼顯著性 也不會比較突出
原因就像上面說的
如果還要嚴格一點 避免data snooping的情形
也許還要用reality check 等等一些統計方法...
==
我自己再修文補充一下好了
很多文章會說 元月行情 啥禮拜五效應 過去幾次裡面大漲幾次
但是你試著拿來檢定 幾乎都發現沒什麼說服力
結果和你單看出現的次數是不同的
技術分析也是...
簡單的K線型態 支撐壓力 我相信啦
但一些又臭又長的分析...
如果你能用數學定義它的型態 + 用統計方法驗證他的可靠性
我才會相信
不然光是那些文字和所謂的經驗法則 我覺得說服力實在不夠
當然每個人有每個人的看盤方式
如果你覺得你紀律 資金控管的能力不足 / 或者你判斷行情想要有更一致的方法
考慮一些計量 統計的方法來幫助你是不錯的
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.115.217.50
→
03/20 12:14, , 1F
03/20 12:14, 1F
→
03/20 12:17, , 2F
03/20 12:17, 2F
推
03/20 12:20, , 3F
03/20 12:20, 3F
→
03/20 12:21, , 4F
03/20 12:21, 4F
※ 編輯: piao07 來自: 140.115.217.50 (03/20 12:29)
推
03/20 12:47, , 5F
03/20 12:47, 5F
推
03/20 12:48, , 6F
03/20 12:48, 6F
→
03/20 12:49, , 7F
03/20 12:49, 7F
→
03/20 12:50, , 8F
03/20 12:50, 8F
推
03/20 13:37, , 9F
03/20 13:37, 9F
→
03/20 13:38, , 10F
03/20 13:38, 10F
→
03/20 13:40, , 11F
03/20 13:40, 11F
推
03/20 13:47, , 12F
03/20 13:47, 12F
→
03/21 11:28, , 13F
03/21 11:28, 13F
討論串 (同標題文章)