¿Cómo saber si la novia puede decir el futuro (es decir, predecir las existencias)?

Mi novia recientemente consiguió un trabajo de ventas y comercio en un banco importante. Animada por su nuevo trabajo, cree que puede predecir si las existencias subirán o bajarán al final del mes más que la posibilidad (¡cree que incluso puede hacerlo con un 80% de precisión!)

Soy muy escéptico Hemos acordado hacer un experimento en el que elegirá una serie de acciones y, en un momento predeterminado, verificaremos si están arriba o abajo.

Mi pregunta es esta: ¿cuántas acciones tendría que elegir, y cuántas tendría que acertar, para tener suficiente poder estadístico para decir con confianza que puede predecir con precisión las acciones?

Por ejemplo, ¿cuántas acciones tendría que elegir para decir con un 95% de certeza de que elige acciones con un 80% de precisión?

Editar: para el experimento que acordamos, ella no tiene que predecir cuánto aumentarán o disminuirán las existencias, sino solo si aumentarán o disminuirán.

Interesante pregunta. Esto no es realmente una respuesta, pero es demasiado largo para ser un comentario.

Creo que su diseño experimental se ve desafiado por estos motivos:

1) Esto no refleja la forma en que la selección de valores se evalúa realmente en el "mundo real". Como ejemplo extremo, supongamos que el selector de acciones A eligió 1 acción que subió un 1000%, y 9 que bajó un 1%, y el selector de acciones B eligió 10 acciones que subieron un 1%. Si estas acciones se usaran realmente para construir un índice, entonces claramente A tendría un mejor desempeño, pero B lo haría mucho mejor en su experimento. Un desafío más interesante desde el punto de vista financiero sería construir una cartera y comparar su desempeño con el del S&P 500. A su vez, existe una maquinaria de uso común para evaluar dicho desempeño: simplemente tome una regresión lineal de los rendimientos diarios de la cartera frente a los de S&P. El término de intercepción (a menudo llamado "alfa") mide el rendimiento promedio "por encima del mercado". Dado que es un coeficiente de regresión lineal, es una cuestión trivial construir un intervalo de confianza del 95% si así lo desea. Luego compare esto con las tarifas que su banco cobraría por este servicio.

2) Sin tener en cuenta 1, ya que parece que ambos ya han acordado la forma del experimento, considere cómo se podría jugar esto. Supongamos que tengo un oráculo mágico que me dice la probabilidad de que cada acción esté por encima de su precio actual dentro de un mes (digamos). Entonces podría elegir las n acciones con las mayores probabilidades, y muy probablemente más del 50% de ellas subirían. Ahora, tales probabilidades están codificadas (imperfectamente) en varios precios de opciones. Por ejemplo, puedo comprar una llamada "opción binaria", que es básicamente una apuesta en el evento "La acción X estará por encima del precio Y en la fecha Z". El precio de tal implica una probabilidad de este evento (aunque cuanto más cerca esté la fecha Z del presente, menos confiable será). Dado que seguir ciegamente la "sabiduría de las multitudes" no requiere experiencia particular, Yo diría que el desempeño de una estrategia como esta debería considerarse "niveles de oportunidad" para su experimento particular. Alternativamente, le presenta una lista de acciones de su elección y le indica si cree que cada una estará arriba o abajo, junto con su confianza en cada predicción. Luego, agrupe todas las respuestas por nivel de confianza y vea cuán estrechamente se alinean (es decir, de aquellas acciones en las que tenía una confianza del 90%, ¿predijo correctamente el 90% de ellas?). Hay una forma estándar de cuantificar esto; No recuerdo de antemano cómo se llama, pero puedes leerlo en Superforecasters de Phil Tetlock. y que indique si cree que cada uno estará arriba o abajo, junto con su confianza en cada predicción. Luego, agrupe todas las respuestas por nivel de confianza y vea cuán estrechamente se alinean (es decir, de aquellas acciones en las que tenía una confianza del 90%, ¿predijo correctamente el 90% de ellas?). Hay una forma estándar de cuantificar esto; No recuerdo de antemano cómo se llama, pero puedes leerlo en Superforecasters de Phil Tetlock. y que indique si cree que cada uno estará arriba o abajo, junto con su confianza en cada predicción. Luego, agrupe todas las respuestas por nivel de confianza y vea cuán estrechamente se alinean (es decir, de aquellas acciones en las que tenía una confianza del 90%, ¿predijo correctamente el 90% de ellas?). Hay una forma estándar de cuantificar esto; No recuerdo de antemano cómo se llama, pero puedes leerlo en Superforecasters de Phil Tetlock.

Una prueba muy simple sería la siguiente: cada vez que ella elige una acción, usted elige una acción también. Creo que no te consideras un experto en el mercado de valores. Por lo tanto, su elección será de aprox. aleatorio.

Con este método, puede mejorar el poder estadístico imponiendo algunas reglas:

1. Ambos asignan el mismo pronóstico (disminución o aumento). Se le permite elegir cuál.
2. Debe definir a qué hora evalúa las existencias.
3. Debe definir cuántas acciones tiene que comprar (> 20 sería bueno) y que debe comprarlas por la misma cantidad de dinero. Por lo tanto, cuando dice que compra acciones A, eso implica que las comprará por 10 000 dólares.
4. Las cosas se vuelven más precisas si ambos limitan sus opciones a acciones de un índice especial. De lo contrario, no tiene que elegir acciones, pero podría ejecutar una simulación. Entonces incluso podría evaluar la varianza esperada. Sin embargo, deberá almacenar los datos de stock en algún lugar. Una alternativa sería que cuando compra una acción, usted elige 10 acciones aleatorias, simplemente simula la elección de diez "expertos" aleatorios. :)

¿Cuánta potencia quieres que tenga tu prueba estadística? Es decir, si ella tiene la habilidad, ¿con qué probabilidad quieres detectarla? La definición del poder es esencial para determinar el tamaño de la muestra.

Para proporcionar una respuesta, hagamos algunas suposiciones

1. Supongamos que queremos un poder del 80%, un nivel de confianza del 95% y una prueba unilateral.
2. Para evitar hacer una sola predicción (es decir, todas las acciones subirán), obligarla a predecir n mercados que subirán y n mercados que bajarán. Esto asegurará que ella pueda predecir los que subirán y los que bajarán.
3. $H_0: p>0.5$

Bajo este marco de trabajo, tendría que elegir 15 acciones que subirán y 15 acciones que bajarán.

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