Z-Score und Z-Wahrscheinlichkeit in SQX: Bitte klären

A. Kann jemand klären, wie Z-Score und Z-Wahrscheinlichkeit für generierte Strategien in SQX zu interpretieren sind?

B. Bitte klären Sie, ob die folgenden Punkte zutreffen:

1. Wenn die Z-Wahrscheinlichkeit hoch ist (z.B. 90%), ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die Gewinner den Gewinnern und die Verlierer den Verlierern folgen.
2. Wenn die Z-Wahrscheinlichkeit niedrig ist (z.B. 2,9%), ist die Verteilung von Gewinn- und Verlustgeschäften in der Folge zufällig und unvorhersehbar.
3. Wenn der Z-Score eine große negative Zahl ist (z.B. -1,9), aber immer noch innerhalb von [-1,96, 1,96] liegt, dann ist es wahrscheinlicher, dass die Strategie mit einer guten Equity-Kurve in Backtests auch in Zukunft profitabel bleibt
4. Wenn der Z-Score eine große negative Zahl ist (z.B. -2,9), aber außerhalb von [-1,96, 1,96], dann ist es wahrscheinlicher, dass die Strategie in Zukunft scheitert, weil sich ihr Verhalten in letzter Zeit statistisch verändert hat
5. Wenn der Z-Score eine große positive Zahl ist (z.B. 1,75), aber immer noch innerhalb von [-1,96, 1,96] liegt, dann wird die Strategie mit einer guten Equity-Kurve in den Backtests in Zukunft weniger profitabel sein, weil der Z-Score zu seinem Mittelwert um Z = 0 zurückkehren wird
6. Wenn der Z-Score eine kleine Zahl um Null herum ist (z.B. 0,8), dann wird die Strategie mit guter Aktienkurve in Backtests in der Zukunft nicht robust sein, weil die Z-Wahrscheinlichkeit für einen kleinen Z-Score ebenfalls klein ist

C. Was ist ein idealer Wertebereich für die folgenden Punkte im Zusammenhang mit der Strategieentwicklung? (Ich kenne bereits die Bereiche im allgemeinen Kontext der Statistik, dass die Wahrscheinlichkeit irgendwo zwischen 0 und 100% liegen kann und dass der Z-Score idealerweise in [-1,96, 1,96] für eine OOS-Stichprobe liegt, die wirklich repräsentativ für die Populationsdaten des IS ist)

1. Z-Score
2. Z-Wahrscheinlichkeit

D. Sind Z-Score und Z-Wahrscheinlichkeit genauer für Strategien mit höheren Freiheitsgraden?

E. Sind Strategien ohne Ausstiegsregeln (d.h. sie steigen nur über SL, TP, Trailing, Ausstieg nach N Bars/EOD/TimeRange aus) eher in der Lage, eine gleichbleibende Z-Wahrscheinlichkeit beizubehalten als solche mit regelbasierten Ausstiegsbedingungen?

F. Angenommen, es ist eine gute Idee, während des Build-Prozesses für eine bestimmte Z-Wahrscheinlichkeit oder einen bestimmten Z-Score während des Trainingszeitraums Cross Checks hinzuzufügen

1. Ist es besser, eine Kreuzprüfung nur für den Z-Score oder nur für die Z-Wahrscheinlichkeit oder für beide hinzuzufügen?
2. Was ist ein sinnvoller Schwellenwert, mit Vorzeichen für den Z-Score und ohne Vorzeichen für die Z-Wahrscheinlichkeit?
3. Ist es eine gute Idee, einen Cross Check hinzuzufügen, um Strategien mit |z| > 1,96 zu verwerfen?