テストを実行します

##実行テストとは何ですか？

データのストリングが特定の分布からランダムに発生しているかどうかを調べる統計手順です。実行テストは、異なるイベントによって分離された同様のイベントの発生を分析します。

投資において、実行テストは、投資家が使用しているデータセットがランダムに生成されているかどうか、または基になる変数の影響を受けているかどうかを判断するために重要です。テクニカル分析に焦点を当てているトレーダーは、実行テストを使用して、証券の価格アクションを分析するのに役立てることができます。

##実行テストを理解する

実行は一連の増加または減少する値であり、多くの場合、チャート上でプラス（+）またはマイナス（-）記号で表されます。統計では、実行テストは、データパターンに影響を与える可能性のある変数を明らかにすることにより、データのランダム性を判断するのに役立ちます。

たとえば、真にランダムな1桁の数字のリストには、一連の数字が数値的に昇順である場合がいくつかあるはずです。ただし、多くの場合、データの文字列に数千のシーケンスが含まれるデータのランダム性を主張することは困難です。したがって、実行テストは、ランダム性を決定する客観的な方法として作成されました。

##実行テストの種類

実行テストは、フルネームの短縮版です。Wald–Wolfowitz実行テストは、数学者のAbrahamWaldとJacobWolfowitzにちなんで名付けられました。 Wald-Wolfowitz検定はノンパラメトリック統計検定です。つまり、分析されるデータは特定の仮定またはパラメーターを満たす必要はありません。 Wald-Wolfowitz検定を使用して、データ文字列の変数が相互に独立しているという仮説を調べることができます。

一部の統計家は、別のタイプの実行テストであるコルモゴロフ-スミルノフ検定が、分布間の差異を検出するためのワルド-ウォルフォウィッツ検定よりも優れたツールであると考えています。コルモゴロフ-スミルノフ検定は、検定対象の標本データが正規分布パターンを表しているかどうか、またはデータが何らかの形で歪んでいるかどうかを示す適合度検定の一種です。このテストは、サンプルデータの値と正規分布モデルの間の不一致を確立します。

##実行テストの利点

実行テストモデルは、試行の結果が本当にランダムであるかどうかを判断する上で重要です。特に、ランダムデータとシーケンシャルデータが後続の理論と分析に影響を与える場合は重要です。実行テストは、テクニカル分析を使用して取引を決定する投資家にとって貴重なツールになります。これらのトレーダーは、価格変動や出来高などの統計的傾向を分析して、潜在的に収益性の高い取引機会を見つけます。これらのトレーダーにとって、価格変動に影響を与える可能性のある根本的な変数を理解することが重要であり、実行テストがこれに役立ちます。

トレーダーが実行テストを使用できる2つの強力な方法は次のとおりです。

中央値よりも大きいデータをプラス（+）でマークし、中央値よりも小さいデータをマイナス（-）でマークすることにより、分布のランダム性をテストします（中央値に等しい数値は省略。）

1.関数値を超えるデータを+でマークし、他のデータを-でマークすることにより、関数がデータセットにうまく適合するかどうかをテストします。この用途では、距離ではなく符号を考慮に入れる実行テストは、距離ではなく符号を考慮に入れるカイ2乗検定を補完します。

##ハイライト

-実行テストは、データパターンに影響を与える可能性のある変数を明らかにすることにより、データのランダム性を判断するのに役立つ統計分析です。

-実行テストは、Wald–Wolfowitz実行テストとも呼ばれ、数学者のAbrahamWaldとJacobWolfowitzによって開発されました。

-テクニカルトレーダーは、実行テストを使用して統計的傾向を分析し、収益性の高い取引機会を見つけるのに役立ちます。

-たとえば、特定の株式の価格変動の分析に関心のある投資家は、実行テストを実行して、その株式の将来の価格アクションの可能性についての洞察を得ることができます。