O que é um teste de execução?
Um teste de execução é um procedimento estatístico que examina se uma sequência de dados está ocorrendo aleatoriamente em uma distribuição específica. O teste de execução analisa a ocorrência de eventos semelhantes separados por eventos diferentes.
Ao investir, um teste de execução pode ser importante para os investidores determinarem se o conjunto de dados que estão usando é gerado aleatoriamente ou se é impactado por uma variável subjacente. Os comerciantes que se concentram na análise técnica podem usar um teste de execução para ajudar a analisar a ação do preço de um título.
Principais vantagens
- Um teste de corrida, também conhecido como teste de corrida de Wald – Wolfowitz, foi desenvolvido pelos matemáticos Abraham Wald e Jacob Wolfowitz.
- Um teste de execução é uma análise estatística que ajuda a determinar a aleatoriedade dos dados, revelando quaisquer variáveis que possam afetar os padrões de dados.
- Os traders técnicos podem usar um teste de execução para analisar tendências estatísticas e ajudar a identificar oportunidades de negociação lucrativas.
- Por exemplo, um investidor interessado em analisar o movimento do preço de uma determinada ação pode realizar um teste de execução para obter informações sobre uma possível ação futura do preço dessa ação.
Compreendendo um teste de execução
Uma corrida é uma série de valores crescentes ou decrescentes, geralmente representados em um gráfico por símbolos de mais (+) ou menos (-). Em estatísticas, um teste de execução ajuda a determinar a aleatoriedade dos dados, revelando quaisquer variáveis que possam afetar os padrões de dados.
Por exemplo, uma lista de números verdadeiramente aleatórios de um dígito deve ter apenas alguns casos em que uma sequência de números está crescendo numericamente. No entanto, em muitos casos, é difícil afirmar a aleatoriedade dos dados em que existem milhares de sequências em uma string de dados. Assim, o teste de corrida foi criado como um método objetivo de determinação da aleatoriedade.
Tipos de testes de execução
O teste de corrida é uma versão abreviada do nome completo: teste de corrida de Wald – Wolfowitz, assim chamado em homenagem aos matemáticos Abraham Wald e Jacob Wolfowitz. O teste de Wald-Wolfowitz é um teste estatístico não paramétrico, o que significa que os dados que estão sendo analisados não precisam atender a certas suposições ou parâmetros. O teste de Wald-Wolfowitz pode ser usado para examinar a hipótese de que as variáveis na string de dados são mutuamente independentes.
Alguns estatísticos acreditam que outro tipo de teste de execução – o teste de Kolmogorov – Smirnov – é uma ferramenta melhor do que o teste de Wald-Wolfowitz para detectar diferenças entre distribuições. O teste de Kolmogorov – Smirnov é um tipo de teste de adequação que demonstra se os dados de amostra testados representam padrões de distribuição normais ou se os dados estão de alguma forma distorcidos. O teste estabelece a discrepância entre os valores nos dados da amostra e o modelo de distribuição normal.
Benefícios de um teste de execução
O modelo de teste de execução é importante para determinar se um resultado de um ensaio é realmente aleatório, especialmente em casos em que dados aleatórios versus dados sequenciais têm implicações para teorias e análises subsequentes. Um teste de execução pode ser uma ferramenta valiosa para investidores que empregam análises técnicas para tomar suas decisões de negociação. Esses traders analisam tendências estatísticas, como movimento de preços e volume, para identificar oportunidades de negociação potencialmente lucrativas. É importante para esses negociantes entender as variáveis subjacentes que podem estar impactando o movimento dos preços e um teste de execução pode ajudar com isso.
Duas maneiras poderosas de os comerciantes podem usar um teste de execução incluem:
- Testando a aleatoriedade da distribuição, pegando os dados na ordem dada e marcando com um sinal de mais (+) os dados maiores que a mediana, e com um sinal de menos (-) os dados menores que a mediana (números iguais à mediana são omitidos. )
- Testar se uma função se ajusta bem a um conjunto de dados, marcando os dados que excedem o valor da função com + e os outros dados com -. Para tanto, o teste de corridas, que leva em consideração os sinais, mas não as distâncias, é complementar ao teste do qui-quadrado, que leva em consideração as distâncias, mas não os sinais.