Esta es una pregunta interesante y sutil. Usted está probando una estrategia de comercio, ¿verdad? Presumiblemente, necesita algunas propiedades de las series de tiempo. Si usted hace un bootstrap independiente que se echan a perder los.
Al mismo tiempo, los independientes son buenos para observar ciertos aspectos (por ejemplo, la asimetría en múltiples horizontes de una estrategia de impulso). Aparte de eso, probablemente tendrá que considerar un bootstrap de bloque u otro bootstrap dependiente.
En su forma más simple CBB (Circular Block Bootstrap)
- toma los datos, los alinea en un círculo (para evitar problemas de extremos) y
- Para su tamaño de bloque N, elige puntos de partida aleatorios en el conjunto de datos original (en un círculo)
- Rellene su bootstrap con los siguientes N puntos de datos hasta que su muestra bootstrap sea del mismo tamaño que la original.
A continuación, ejecute su estrategia y calcule el ratio de Sharpe. A partir de esto, puede obtener una distribución de los ratios de Sharpe
El reto es elegir el tamaño de bloque adecuado. Normalmente, esto se hace con referencia a la función de autocorrelación de la serie temporal original.
Para las estadísticas sin bootstrap sobre los ratios de Sharpe, Andy Lo tiene un documento llamado Las estadísticas de los ratios de Sharpe , que vale la pena mirar. Para IID, son distribuciones t. Para las que no son IID, se necesita un estimador de varianza HAC.
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¿Hay alguna razón por la que necesites arrancar? El ratio de Sharpe sólo se ve afectado ligeramente por la autocorrelación y la heteroscedasticidad.