Test de rulare
Ce este un test Runs?
Un test de rulare este o procedură statistică care examinează dacă un șir de date apare aleatoriu dintr-o distribuție specifică. Testul testelor analizează apariția unor evenimente similare care sunt separate de evenimente diferite.
În investiții, un test de rulare poate fi important pentru investitori pentru a determina dacă setul de date pe care îl utilizează este generat aleatoriu sau dacă este afectat de o variabilă subiacentă. Comercianții care se concentrează pe analiza tehnică pot utiliza un test de rulare pentru a ajuta la analiza acțiunii de preț a unui titlu.
Chei de luat masa
- Un test de rulare, cunoscut și sub numele de testul de rulare Wald – Wolfowitz, a fost dezvoltat de matematicienii Abraham Wald și Jacob Wolfowitz.
- Un test de rulare este o analiză statistică care ajută la determinarea aleatoriei datelor prin dezvăluirea oricăror variabile care ar putea afecta tiparele de date.
- Comercianții tehnici pot utiliza un test de rulare pentru a analiza tendințele statistice și pentru a ajuta la identificarea oportunităților de tranzacționare profitabile.
- De exemplu, un investitor interesat să analizeze mișcarea prețului unui anumit stoc ar putea efectua un test de rulare pentru a obține informații despre posibilele acțiuni viitoare ale prețului acțiunii respective.
Înțelegerea unui test Runs
O rulare este o serie de valori crescătoare sau descrescătoare, reprezentate adesea pe o diagramă prin simboluri plus (+) sau minus (-). În statistici, un test de rulare ajută la determinarea aleatoriei datelor prin descoperirea oricăror variabile care ar putea afecta tiparele de date.
De exemplu, o listă de numere cu o singură cifră cu adevărat aleatorii ar trebui să aibă doar câteva cazuri în care o succesiune de numere este ascendentă numeric. Cu toate acestea, în multe cazuri, este dificil să se afirme randomitatea datelor în care există mii de secvențe într-un șir de date. Astfel, testul alergărilor a fost creat ca o metodă obiectivă de determinare a aleatoriei.
Tipuri de teste de rulare
Testul de rulare este o versiune scurtată a numelui complet: testul de rulare Wald – Wolfowitz, așa numit după matematicienii Abraham Wald și Jacob Wolfowitz. Testul Wald-Wolfowitz este un test statistic neparametric, ceea ce înseamnă că datele analizate nu trebuie să îndeplinească anumite ipoteze sau parametri. Testul Wald-Wolfowitz poate fi folosit pentru a examina ipoteza că variabilele din șirul de date sunt reciproc independente.
Unii statistici cred că un alt tip de test de rulare – testul Kolmogorov – Smirnov – este un instrument mai bun decât testul Wald-Wolfowitz pentru detectarea diferențelor dintre distribuții. Testul Kolmogorov – Smirnov este un tip de test de bună-potrivire care demonstrează dacă datele eșantionului testat reprezintă modele normale de distribuție sau dacă datele sunt cumva distorsionate. Testul stabilește discrepanța dintre valorile din datele eșantionului și modelul normal de distribuție.
Avantajele unui test Runs
Modelul testului de rulare este important pentru a determina dacă rezultatul unui studiu este cu adevărat aleatoriu, în special în cazurile în care datele aleatorii versus datele secvențiale au implicații pentru teoriile și analiza ulterioară. Un test de rulare poate fi un instrument valoros pentru investitorii care folosesc analize tehnice pentru a lua deciziile de tranzacționare. Acești comercianți analizează tendințele statistice, cum ar fi mișcarea prețului și volumul, pentru a identifica oportunități de tranzacționare potențial profitabile. Este important pentru acești comercianți să înțeleagă variabilele care stau la baza care ar putea avea un impact asupra mișcării prețurilor, iar un test de rulare poate ajuta în acest sens.
Două moduri puternice în care comercianții pot folosi un test de rulare includ:
- Testarea randomității distribuției, luând datele în ordinea dată și marcând cu un plus (+) datele mai mari decât mediana și cu un minus (-) datele mai mici decât mediana (numerele egale cu mediana sunt omise. )
- Testarea dacă o funcție se potrivește bine unui set de date, prin marcarea datelor care depășesc valoarea funcției cu + și celelalte date cu . Pentru această utilizare, testul alergărilor, care ia în considerare semnele, dar nu și distanțele, este complementar testului chi-pătrat, care ia în considerare distanțele, dar nu și semnele.