zjcjrd · 2020年11月01日

backtest

老师上课说假设检验的时候是否powerful和backtest的cl有关，和var的cl无关，可是我通过excel算出来的结论是在同一backtest的cl下，var的cl越大越好，在同一var的cl下，backtest的cl越小越好，我是哪里出错了么？

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袁园_品职助教 · 2020年11月06日

我举的例子就是相对和绝对的不同

这里也是这个问题，你说范围变大了，但是我的数字也变大了，所以你只比较绝对范围是没有意义，你应该比较的是相对值，都是1.96

袁园_品职助教 · 2020年11月05日

就好像一个大人和一个小孩比赛跑步，你不能说大人跑得快所以大人赢了

你可以去比较大人和其他大人的平均速度，小孩和其他小孩的平均速度，如果他们都是各自群体的平均速度，你只能说他们的跑步水平差不多

zjcjrd · 2020年11月06日

你举得例子我听懂了，但是联系不到这个知识点上面

袁园_品职助教 · 2020年11月04日

这里你不能单纯的比较接受域距离的大小，因为在每一个不同的VaR percentage下你均值和方差都是不一样的

我们说的 less/more likely 是一个相对的概念，就好像你这里用的 z 都是1.96，都是在均值的基础上放大1.96倍的标准差，而这个1.96 是回测置信区间 95% 决定的

不知道这样讲你能不能明白

zjcjrd · 2020年11月05日

不能……

zjcjrd · 2020年11月06日

就…其实我有前提条件的，比如我在同一个backtesting 的cl这个条件下，去比较不同的var的cl的大小他们对type2error的影响

袁园_品职助教 · 2020年11月03日

同学你好！

不好意思我没有很看懂你的excel是怎么计算的，可以麻烦你稍微解释一下excel里面的计算方法和原理吗？

zjcjrd · 2020年11月03日

以第一个99%为例，均值为np（1%x252），方差为根号（0.1x0.99x252),下/上限=2.52—/+1.96*1.5794，以此类推