Ma copine a récemment trouvé un emploi dans la vente et le commerce dans une grande banque. Forte de son nouvel emploi, elle croit pouvoir prédire si les stocks augmenteront ou baisseront à la fin du mois plus que le hasard (elle pense même pouvoir le faire avec une précision de 80%!)
Je suis très sceptique. Nous avons convenu de faire une expérience dans laquelle elle choisira un certain nombre de stocks et, à un moment prédéterminé, nous vérifierons s'ils sont à la hausse ou à la baisse.
Ma question est la suivante: combien de stocks devra-t-elle sélectionner et combien devra-t-elle faire pour avoir le droit de disposer de suffisamment de statistiques pour dire avec certitude qu'elle peut prédire avec précision les stocks?
Par exemple, combien de stocks devrait-elle choisir pour dire avec une certitude de 95% qu'elle choisit des stocks avec une précision de 80%?
Edit: Pour l'expérience que nous avons acceptée, elle n'a pas à prédire le montant ou la baisse des stocks, mais seulement s'ils augmenteront ou baisseront.
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Réponses:
Question interessante. Ce n'est pas vraiment une réponse, mais c'est trop long pour être un commentaire.
Je pense que votre conception expérimentale est contestée pour ces raisons:
1) Cela ne reflète pas la manière dont la sélection des actions est réellement évaluée dans le «monde réel». À titre d'exemple extrême, supposons que le sélecteur de titres A ait choisi 1 stock qui a augmenté de 1000% et 9 qui ont baissé de 1%, et que le sélecteur de titres B a choisi 10 titres qui ont tous augmenté de 1%. Si ces actions étaient réellement utilisées pour construire un indice, alors A serait clairement le plus performant, mais B ferait beaucoup mieux dans votre expérience. Un défi plus intéressant sur le plan financier serait de construire un portefeuille et de comparer sa performance à celle du S&P 500. À son tour, il existe un mécanisme couramment utilisé pour évaluer une telle performance: il suffit de faire une régression linéaire des rendements quotidiens du portefeuille contre ceux du S&P. Le terme d'interception (souvent appelé «alpha») mesure la performance moyenne «au-delà du marché». Puisqu'il s'agit d'un coefficient de régression linéaire, il est trivial de construire un intervalle de confiance à 95% si vous le souhaitez. Comparez ensuite cela aux frais que sa banque facturerait pour ce service.
2) Sans tenir compte de 1, car il semble que vous vous soyez déjà mis d'accord sur la forme de l'expérience, réfléchissez à la manière dont cela pourrait être joué. Supposons que j'aie un oracle magique qui m'indique la probabilité que chaque action soit supérieure à son prix actuel dans un mois (disons). Ensuite, je pourrais simplement choisir les actions n avec les probabilités les plus élevées, et probablement plus de 50% d'entre elles augmenteraient. Désormais, ces probabilités sont encodées (imparfaitement) dans divers prix d'options. Par exemple, je peux acheter une soi-disant «option binaire», qui est fondamentalement juste un pari sur l'événement «Stock X sera supérieur au prix Y à la date Z». Leur tarification implique une probabilité de cet événement (bien que plus la date Z est proche du présent, moins elle sera fiable). Comme suivre aveuglément la «sagesse des foules» ne nécessite aucune expertise particulière, Je dirais que les performances d'une stratégie comme celle-ci doivent être considérées comme des «niveaux de chance» pour votre expérience particulière. Alternativement, vous lui présentez une liste des actions de votre choix et lui demandez d'indiquer si elle pense que chacun sera à la hausse ou à la baisse, ainsi que sa confiance dans chaque prédiction. Ensuite, regroupez toutes les réponses par niveau de confiance et voyez à quel point elles s'alignent (c.-à-d. Des actions dont elle était à 90% confiante, en a-t-elle correctement prévu 90%?). Il existe un moyen standard de quantifier cela; je ne me souviens pas du nom, mais vous pouvez en lire plus dans Superforecasters de Phil Tetlock. et demandez-lui d'indiquer si elle pense que chacun sera à la hausse ou à la baisse, ainsi que sa confiance dans chaque prédiction. Ensuite, regroupez toutes les réponses par niveau de confiance et voyez à quel point elles s'alignent (c.-à-d. Des actions dont elle était à 90% confiante, en a-t-elle correctement prévu 90%?). Il existe un moyen standard de quantifier cela; je ne me souviens pas du nom, mais vous pouvez en lire plus dans Superforecasters de Phil Tetlock. et demandez-lui d'indiquer si elle pense que chacun sera à la hausse ou à la baisse, ainsi que sa confiance dans chaque prédiction. Ensuite, regroupez toutes les réponses par niveau de confiance et voyez à quel point elles s'alignent (c.-à-d. Des actions dont elle était à 90% confiante, en a-t-elle correctement prévu 90%?). Il existe un moyen standard de quantifier cela; je ne me souviens pas du nom, mais vous pouvez en lire plus dans Superforecasters de Phil Tetlock.
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Un test très simple serait le suivant: chaque fois qu'elle sélectionne un stock, vous choisissez également un stock. Je pense que vous ne vous considérez pas comme un expert du marché boursier. Par conséquent, votre choix sera d'env. Aléatoire.
En utilisant cette méthode, vous pouvez améliorer la puissance statistique en imposant certaines règles:
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Quelle puissance souhaitez-vous que votre test statistique ait? Autrement dit, si elle a la capacité, avec quelle probabilité voulez-vous détecter la capacité? La définition de la puissance est essentielle pour déterminer la taille de l'échantillon.
Pour apporter une réponse, faisons quelques hypothèses
Dans ce cadre, elle devrait choisir 15 actions qui augmenteront et 15 actions qui diminueront.
Lien vers la calculatrice
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