Um backtest dá um número, mas quanta confiança ter nele? A inferência bayesiana responde com toda uma faixa de valores plausíveis em vez de um palpite único. Esta habilidade explica isso em passos simples, com verificações curtas (números que você calcula, passos que ordena, conceitos que associa) e exemplos financeiros: como uma crença prévia e alguns dias de resultados se combinam, por que uma estratégia que ganhou 7 dias em 10 ainda não está provada, como ler um intervalo de credibilidade e decidir com ele, como um amostrador explora uma posterior sem fórmula, por que os retornos médios de muitas ações devem ser aproximados entre si e como comparar dois modelos com justiça. O projeto final é um laboratório de código em que você escreve o amostrador e o encolhimento e os usa em retornos reais de ações.
Espera-se probabilidade (probabilidade condicional, distribuições comuns) e noções de estatística ajudam. Não é preciso conhecer a abordagem bayesiana.
