Ejecutar prueba: definición, tipos, usos y beneficios

¿Qué es una prueba de ejecución?

Una prueba de ejecución es un procedimiento estadístico que prueba si una fila de datos ocurre al azar a partir de una distribución específica. La prueba de ejecución analiza la ocurrencia de eventos similares separados por eventos diferentes.

Al invertir, una prueba de ejecución puede ser importante para que los inversores determinen si el conjunto de datos que están utilizando se genera aleatoriamente o está influenciado por la variable subyacente. Los comerciantes que se especializan en análisis técnico pueden utilizar ejecuciones de prueba para analizar la acción del precio de un valor.

Comprender la prueba de lanzamiento

Una ejecución es una serie de valores crecientes o decrecientes, a menudo representados en un gráfico mediante símbolos más (+) o menos (-). En estadística, una prueba de ejecución ayuda a determinar la aleatoriedad de los datos al identificar cualquier variable que pueda influir en los patrones en los datos.

Por ejemplo, en una lista de números de un solo dígito verdaderamente aleatorios, solo debería haber unos pocos casos en los que la secuencia de números aumenta en orden digital. Sin embargo, en muchos casos, es difícil afirmar la aleatoriedad de los datos cuando hay miles de secuencias en una fila de datos. Por lo tanto, la prueba de ejecución se creó como un método objetivo para determinar la aleatoriedad.

Tipos de pruebas de lanzamiento

La prueba de ejecución es una versión abreviada de su nombre completo: prueba de ejecución de Wald-Wolfowitz, que lleva el nombre de los matemáticos Abraham Wald y Jacob Wolfowitz. La prueba de Wald-Wolfowitz es una prueba estadística no paramétrica, lo que significa que los datos que se analizan no tienen que cumplir ciertos supuestos o parámetros. La prueba de Wald-Wolfowitz se puede utilizar para probar la hipótesis de que las variables de una fila de datos son mutuamente independientes.

Algunos estadísticos creen que otro tipo de prueba de rachas, la prueba de Kolmogorov-Smirnov, es una mejor herramienta que la prueba de Wald-Wolfowitz para detectar diferencias entre distribuciones. La prueba de Kolmogorov-Smirnov es un tipo de prueba de bondad de ajuste que muestra si los datos de la muestra que se están probando representan los patrones de una distribución normal o si los datos están sesgados de alguna manera. La prueba determina la discrepancia entre los valores de los datos de la muestra y el modelo de distribución normal.

Beneficios de ejecutar la prueba

El modelo de pruebas en serie es importante para determinar si el resultado de un estudio se debe realmente al azar, especialmente en los casos en que los datos aleatorios y consistentes tienen implicaciones para teorías y análisis posteriores. El backtesting puede ser una herramienta valiosa para los inversores que utilizan el análisis técnico para tomar decisiones comerciales. Estos comerciantes analizan tendencias estadísticas, como los movimientos de precios y el volumen, para identificar oportunidades comerciales potencialmente rentables. Es importante que estos comerciantes comprendan las variables clave que pueden influir en el movimiento de los precios, y una prueba de práctica puede ayudar con esto.

Dos poderosas formas en que los comerciantes pueden utilizar las ejecuciones de prueba incluyen:

1. Prueba de aleatoriedad de una distribución tomando datos en un orden determinado y marcando con un más (+) para los datos mayores que la mediana y un menos (-) para los datos menores que la mediana (se omiten los números iguales a la mediana).
2. Comprueba si una función se ajusta a un conjunto de datos marcando los datos mayores que el valor de la función con un + y otros datos con un –. Para este uso, el test de carreras, que tiene en cuenta signos pero no distancias, es complementario del test chi-cuadrado, que tiene en cuenta distancias pero no signos.