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Margine d’errore – Come valutare un trading system E-mail
Sabato 03 Aprile 2010 10:59
La formula del margine d’errore può essere molto utile per comprendere quando un determinato campione di operazioni di un trading system sia veramente significativo. In analisi statistica sono considerati piccoli campioni quelli di numerosità inferiore a 30 e grandi campioni quelli di numerosità uguale o maggiore di 30.
I risultati ottenuti da un trading system che abbia effettuato, in fase di backtesting, meno di 30 operazioni sono assolutamente da non prendere in considerazione. Oltre le 100 operazioni i risultati conseguiti cominciano ad essere sempre più significativi. Utilizzando un campione di operazioni sufficientemente ampio, escludiamo di fatto la possibilità che i risultati ottenuti nel backtesting siano frutto del puro caso.

Margine d’errore =



dove n rappresenta la grandezza del campione. Facciamo qualche esempio per meglio comprendere il funzionamento della formula del margine d’errore.
Con un campione di 25 operazioni il margine di errore sui risultati ottenuti da un trading system sarà del 20% (1/251/2= 1/5= 0,20, ossia 20%).
Con un campione di 50 operazioni il margine di errore sui risultati ottenuti da un trading system sarà del 14,14% (1/501/2= 1/7,07= 0,1414, ossia 14,14%).
Con un campione di 100 operazioni il margine di errore sui risultati ottenuti da un trading system sarà del 10% (1/1001/2= 1/10= 0,10, ossia 10%).
Con un campione di 200 operazioni il margine di errore sui risultati ottenuti da un trading system sarà del 7,07% (1/2001/2= 1/14,14= 0,0707, ossia 7,07%).
Con un campione di 400 operazioni il margine di errore sui risultati ottenuti da un trading system sarà del 5% (1/4001/2= 1/20= 0,05, ossia 5%).
Gli esempi sopra riportati dimostrano che più grande è il numero delle operazioni effettuate, più significativi saranno i risultati conseguiti. Queste indicazioni possono essere molto utili per analizzare con precisione i risultati ottenuti da un determinato trading system in termini di vincite medie e perdite medie. Il margine di errore viene infatti applicato al valore medio risultante da un campione di riferimento. Sottraendolo e sommandolo al valore medio otteniamo un intervallo di confidenza del 95%.
Facciamo un esempio. Supponiamo che in fase di backtesting un trading system abbia realizzato delle vincite medie dell’1%. Con un margine di errore del 20%, le vincite medie nel trading reale potrebbero essere comprese tra lo 0,80% e l’1,2% (ossia 1%-/+20%). Con un margine di errore del 10%, le vincite medie nel trading reale potrebbero essere comprese tra lo 0,90% e l’1,1% (ossia 1%-/+10%). Con un margine di errore del 5%, le vincite medie nel trading reale potrebbero essere comprese tra lo 0,95% e l’1,05% (ossia 1%-/+5%).
Quindi minore è il margine di errore, maggiori saranno le possibilità di ottenere nel trading reale risultati simili a quelli ottenuti nella fase di backtesting. Per il principio di precauzione dobbiamo considerare sempre la performance più contenuta, all’interno della “forchetta”, come quella maggiormente attendibile. Tutto ciò è valido a patto che un determinato trading system sia stato testato nel modo corretto. In pratica non deve essere soggetto al fenomeno chiamato “overfitting”, cioè sovra ottimizzazione. Un trading system sovra ottimizzato sarebbe destinato al fallimento, anche se avesse effettuato un numero statisticamente significativo di operazioni.

Daniele Marucci www.Excellentrader.com

Programma del corso

Introduzione
Il mercato Forex
Partecipanti principali nel Forex
Il tasso di cambio
Transazioni nel Forex
Il mercato spot
Definizione e caratteristiche di un trading system
Setup - Condizioni preliminari
Entry - Come entrare in posizione
Stop loss - Come proteggere il nostro capitale
Exit - Come prendere profitto
Standard error – Come valutare un trading system
Media aritmetica e media geometrica dei rendimenti
Aspettativa positiva – Il "segreto" dei traders professionisti
Risk per trade e drawdown – Come gestire il rischio
Come impostare il risk per trade
Come utilizzare il leverage
 

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