Altra ipotesi di lavoro: la finestra sessione rimane quella fissa/naturale, cioè il "trading day", però insieme ai livelli ottenuti empiricamente calcoliamo anche i corrispondenti valori dell'arctangent rule.
Poichè poi l'esistenza di un minimo o di un massimo è un valore sì/no, possiamo modellarla come una binomiale, per cui noto (dall'arctangent rule) il valore atteso conosciamo anche la distribuzione, da cui possiamo calcolarci i livelli di significatività a piacere e così valutare l'effettiva rilevanza statistica del fenomeno.
Es:
Giornata divisa in 10 barre.
Probabilità di min/max nella prima/ultima barra =~ 0,205
Giornate analizzate: 1000
Risultato atteso: 205 min/max
Soglia significatività 1%: 185 - 235 min/max
E così per tutte le barre
Faccio l'esempio completo con i numeri originali di Alvin:
Codice:
ANALISI Giornaliera per barre di 52 minuti
Il test verifica in quale barra il mercato tende
a fare il minimo o il massimo prezzo della giornata
datainizio test = 20041001
datafine test = 20100204
totale giorni test -----> 1354.00
TIME #HIGH #LOW %HIGH %LOW %EXP %3STDEV PASS
952.00 450.00 421.00 33.26 31.12 20.48 17.19 - 23.77 BOTH
1044.00 103.00 115.00 7.61 8.50 9.03 6.69 - 11.37 NONE
1136.00 64.00 62.00 4.73 4.58 7.38 5.25 - 9.51 BOTH
1228.00 55.00 53.00 4.07 3.92 6.69 4.65 - 8.73 BOTH
1320.00 23.00 43.00 1.70 3.18 6.41 4.41 - 8.41 BOTH
1412.00 33.00 34.00 2.44 2.51 6.41 4.41 - 8.41 BOTH
1504.00 91.00 75.00 6.73 5.54 6.69 4.65 - 8.73 NONE
1556.00 84.00 97.00 6.21 7.17 7.38 5.25 - 9.51 NONE
1648.00 138.00 170.00 10.20 12.56 9.03 6.69 - 11.37 LOW
1740.00 313.00 284.00 23.13 20.99 20.48 17.19 - 23.77 NONE
EDIT: In questo caso non ho preso l'1% ma 3 deviazioni standard come soglia di significatività.