IS-Spanne und Kurvenanpassung

Was denken Sie, ist die Wahrscheinlichkeit einer Verzerrung der Kurvenanpassung bei einer langen oder kurzen IS-Spanne höher?

Ich denke kurz.

Begründung: Längere Zeitspanne bedeutet mehr unterschiedliche Marktbedingungen (Trend/Panik/Nicht-Trend)

"Längerer Zeitraum bedeutet mehr unterschiedliche Marktbedingungen"

Genau, aber bedeutet das auch, dass der Algorithmus an mehr verschiedene Marktbedingungen angepasst werden muss, also... mehr Kurvenanpassung?

Ich denke, dass die Kurvenanpassung nicht so sehr von der IS-Spanne abhängt, man kann die Strategiekurve sowohl an sehr kleine Daten als auch an große Daten anpassen lassen.

Es handelt sich eher um ein Verhältnis zwischen den Freiheitsgraden der Strategie und dem IS-Bereich.

Bei einer einfachen Strategie mit wenigen Parametern ist die Kurvenanpassung bei Long IS geringer als bei Short IS.

Ein längerer IS-Bereich ermöglicht es Ihnen auch, Ihre Strategie unter verschiedenen Marktbedingungen zu testen.

Ich stimme euch zu, dass ein längerer IS eine bessere Immunität gegen unerwartete Marktbedingungen und eine geringere Überanpassung garantiert, aber ich würde gerne noch einmal gründlich darüber nachdenken.

Nehmen wir an, dass Freiheitsgrade ein Mittel zur Messung der Überanpassung sind.

"Schätzungen von statistischen Parametern können auf unterschiedlichen Mengen von Informationen oder Daten basieren. Die Anzahl der unabhängigen Informationen, die in die Schätzung eines Parameters einfließen, wird als Freiheitsgrade bezeichnet." (wiki)

Was denken Sie jetzt?

Ich glaube nicht, dass Freiheitsgrade sind ein Mittel zur Messung der Überanpassung, aber je mehr Freiheitsgrade eine Strategie hat, desto besser kann sie an die Daten angepasst werden.

Das Ziel besteht also darin, nach Strategien mit möglichst geringen Freiheitsgrade, die auch die geringste Wahrscheinlichkeit einer Überanpassung aufweisen.

Meiner Meinung nach sollten die Freiheitsgrade die Anzahl der Beobachtungen einschließen (ich bin mir nicht sicher, wie es jetzt in SQ ist).

Je länger der Zeitraum (Anzahl der Beobachtungen), desto höher die Freiheitsgrade. Je höher die Freiheitsgrade, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass die gefundene Strategie ein Zufall ist. Diese zufällige Übereinstimmung ist meiner Meinung nach ein Effekt der Überanpassung.

Darf ich fragen, wie es sich mit Bootstrap-Tests verhält? Ist die Anzahl der Beobachtungen darin enthalten?

Mit freundlichen Grüßen

Sie haben Recht, die Freiheitsgrade hängen mit der Anzahl der Beobachtungen zusammen (Länge der Testperiode).

Ich bin nicht sicher, wie das in Bootstrap gemacht wird, ich habe noch nicht damit angefangen.