σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Statistics スキル›モジュール 1 · 記述と推定›トピック 1.3·~55 分中級

信頼区間とブートストラップ

スキル上の位置モジュール 1/4 · トピック 3/3
1.3 信頼区間とブートストラップ
—ラボスコア— / 100合計XP—連続日数—

推定はどれほど正確か

平均リターンのような点推定は、その信頼性について何も語りません。信頼区間がそれを補います。平均では xˉ±t∗ s/n\bar x\pm t^{*}\,s/\sqrt{n}xˉ±t∗s/n​ で、t∗t^{*}t∗ は自由度 n−1n-1n−1 のt分布の臨界値です(95%、n=25n=25n=25 で約2.06、nnn が大きいと1.96に近づく)。比率では p^±1.96p^(1−p^)/n\hat p\pm1.96\sqrt{\hat p(1-\hat p)/n}p^​±1.96p^​(1−p^​)/n​ です。幅は標準誤差と信頼水準で決まり、1/n1/\sqrt{n}1/n​ でしか縮みません。

[θ^(2.5%)∗, θ^(97.5%)∗],θ^1∗,…,θ^B∗\left[\hat\theta^{*}_{(2.5\%)},\ \hat\theta^{*}_{(97.5\%)}\right],\qquad \hat\theta^{*}_{1},\dots,\hat\theta^{*}_{B}[θ^(2.5%)∗​, θ^(97.5%)∗​],θ^1∗​,…,θ^B∗​(1)

中央値、シャープレシオ、ドローダウン、2つの平均の比など、標準誤差の簡単な公式がない統計量は多くあります。ブートストラップはそれを回避します。観測データから復元抽出して同じ大きさの新しい標本を作り、その統計量を計算し、これを何千回も繰り返して、得られた値のパーセンタイルから区間を読み取ります。標本を母集団の代役として扱う方法です。観測が従属する場合は注意が必要で(1日ずつでなく連続する日のブロックを再標本化する)、極端に小さい標本は救えません。

2つの区間n=25n=25n=25 日、s=2%s=2\%s=2% の平均の標準誤差は 2/5=0.4%2/5=0.4\%2/5=0.4% で、95%区間は平均 ±2.064⋅0.4=±0.826%\pm2.064\cdot0.4=\pm0.826\%±2.064⋅0.4=±0.826% です。400回の取引で55%が勝った場合、勝率の区間は 0.55±1.960.55⋅0.45/400≈0.55±0.0490.55\pm1.96\sqrt{0.55\cdot0.45/400}\approx0.55\pm0.0490.55±1.960.55⋅0.45/400​≈0.55±0.049、つまり約50.1%から59.9%で、コイン投げをわずかに上回る程度です。ブートストラップ2,000回なら、2.5%点と97.5%点は小さいほうから50番目と大きいほうから50番目の値です。
  • 平均の信頼区間:推定値 ±\pm± 臨界値 ×\times× 標準誤差。
  • ブートストラップ:復元抽出し、再計算し、繰り返し、パーセンタイルを取る。公式は不要。
  • 従属データ:自己相関が残るよう、連続する日のブロックを再標本化する。
95%区間が意味しないこと真の値がこの特定の区間に95%の確率で入るという意味ではありません。真の値は固定で、区間のほうが確率的です。95%は手続きについての数字で、研究を何度も繰り返して毎回区間を作れば、その約95%が真の値を含みます。1つの区間の誠実な要約は確率ではなく、その範囲です。

ラボ:採点される内容

  • 平均の区間15点
  • 比率の区間15点
  • ブートストラップの手順15点
  • 95%の意味15点
  • ブートストラップに関する事実15点
  • パーセンタイルを読む10点
  • ブートストラップに公式が不要な理由15点
0/ 7問回答済み
問題
1数値で答える15点未回答

n = 25 の日次リターンの平均で、標本標準偏差は2%です。t臨界値2.064(自由度24)を使って、95%信頼区間の半幅をパーセントで、小数第3位まで求めてください。

h=h =h=許容:± 0.005
2数値で答える15点未回答

400回の取引のうち55%が勝ちでした。1.96を使って、勝率の95%信頼区間の半幅を小数第4位まで求めてください。

h=h =h=許容:± 0.0005
3手順を並べ替える15点未回答

パーセンタイル・ブートストラップ区間の手順を正しい順に並べてください。

ドラッグして並べ替えます。または項目にフォーカスし、スペースで持ち上げ、矢印キーで移動、スペースで置きます。

  1. 1統計量の2.5%点と97.5%点を取る
  2. 2その再標本で統計量を計算する
  3. 3同じ大きさの再標本を復元抽出する
  4. 4多数回、たとえば2,000回繰り返す
4選択15点未回答

95%信頼区間は何を意味しますか。

5選択15点未回答

正しい記述をすべて選んでください。

6数値で答える10点未回答

2,000個のブートストラップ値を小さい順に並べたとき、95%区間の下端である2.5%点は(1から数えて)何番目ですか。

k=k =k=許容:± 0.001
7言葉で説明する15点未回答

ブートストラップがシャープレシオの信頼区間を与える仕組みを2文で説明してください。

数学モードキーボードまたは LaTeX で入力問題1/7 · Ctrl ⏎ で確認

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