コクランの公式：サンプルサイズ

統計学では、十分に大きなデータセットに対して検定が適用される場合、ある程度の有意性が妥当であると考えられています。そうでない場合、得られた肯定的な結果は、実際には信頼できないにもかかわらず、肯定的評価につながる可能性があります。私は、StrategyQuant（SQ）のようなソフトウェアで戦略を作成する前に、パフォーマンスと関連する指標の正しい信頼性のために必要なサンプル数（トレード数）を定義することが重要であると考えています。.
最小限のトレード数を研究するのを助けるために、コクランの公式に頼ることができると信じている人もいます：

n = (Z) ^ 2 (p) (q) / (e) ^ 2

n = 最小トレード回数、,
Z = Zスコア（信頼水準%に基づく変数。例：95%）
p = 現時点で判明している結果（例：その戦略における50%の勝率）
e = 誤差範囲（例：5%）。.

この情報に基づき、IS期間のデータ数とシステムが導き出す勝率の両方をサンプル数が考慮すべきという前提で、2つのスニペットを作成しました。.

あるいは、これらのうちの1つだけでも構いません。CodeEditorでインポートするために作成したコードを添付します。

1) CochranTotalDataDays。Javaは、IS期間の長さに基づいて固定数の取引を提供します。この際、市場が50%ロングおよび50%ショートである確率を考慮し、信頼水準95%、誤差範囲5%を前提としています。;

https://consorziounitragroup.box.com/v/CochranTotalDataDays

2) CochranFormula.java。ただし、トレーディングシステムの勝率を考慮したもの。.

https://consorziounitragroup.box.com/v/CochranFormula