[posting]58283285[/posting]also werfe ich R an (https://www.r-project.org/) und bemühe die Funktion für den Binomialtest (https://de.wikipedia.org/wiki/Binomialtest), hier Funktion binom.test: http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/bino…
Meine Nullhypothese, die es zu testen gilt, ist der Trader mit einer Zufalls-Erfolgswahrscheinlichkeit von 50% pro Trade, also 0.5.
=> ich verwende den Test einseitig, also mit "greater", da mich Trader mit einer Erfolgsquote kleiner oder gleich 50% nicht interessieren
als "Warmup" gebe ich den Super-Trader (in R), der alle 20 Trades gewinnt:
> binom.test(20,20,0.5,alternative="greater")
...mit Ergebnis:
Exact binomial test
data: 20 and 20
number of successes = 20, number of trials = 20, p-value = 9.537e-07
alternative hypothesis: true probability of success is greater than 0.5
95 percent confidence interval:
0.8608917 1.0000000
sample estimates:
probability of success
1
=> wichtig ist der p-value (p-Wert, Überschreitungswahrscheinlichkeit, Signifikanzwert) von 9.537e-07, der oben deutlich unter dem (Default-)Signifikanzniveau (alpha-level, significance level) von 5% liegt
=> damit ist die Nullhypothese vom Zufalls-Trader zu verwerfen! (erscheint auch irgendwie "logisch"
)..und so mach ich einen Test nach dem anderen mit immer weniger Erfolgen: ..., 16, 15, 14, 13, ...:
=> man sieht:
• schon bei 14 von 20 Erfolgstrades steigt der p-value über die 5%-Schwelle, und die Nullhypothese kann nicht mehr verworfen werden!
=> d.h., ein (statistisch) "erfolgreicher" Trader muss (unter vielen Annnahmen) mindestens 15 von 20 Trades positiv abschließen, um vom Zufall (wie oben definiert) unterscheidbar zu sein
=> das ist ziemlich hart (mMn), heißt das doch, daß seine Erfolgsquote (über einen bestimmten Zeitraum) bei (grob) 75% oder besser liegen muss, um über fast alle Zeifel erhaben zu sein!
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grobe Inspiration von hier: https://letyourmoneygrow.com/2017/08/06/lukas-spang-junolyst…