STATISTIK-FORUM.de

[Chris.]

Hallo!

Ich habe einen Zeitreihen Datensatz von ca. 50000 Zeiteinheiten. Dieser besteht aus 5 Minuten Intervallen der letzten 8 Monate und beinhaltet Kursinformationen über Aktien. Aus diesen 50000 enstsprechen ca. 250 meinen definierten Kritierien des Typ A, so dass sie für eine weitere Untersuchung in Frage kommen.
Als Randinformation will ich sagen, dass die in Frage kommenden Einheiten je nach Parametereinstellung in der Summe variieren können (mal sind es 230, mal 260, mal nur 80...). Es kann auch sein, dass bei einer anderen Parametereinstellung eine andere Menge von 250 Einheiten meinen Kriterien des Typ A entspricht.

Von diesen 250 Einheiten des Typ A erfüllen 50 weitere Einheiten Kriterien des Typ B. Also: 20% aller in Frage kommenden Einheiten des Typ A erfüllen das Kriterium B (=A und B).
Jetzt möchte ich wissen: Welches Verfahren oder welche Tests kann ich durchführen, damit ich sagen kann, diese 50 sind nicht reiner Zufall, sondern haben eine gewisse Konsistenz? Also, wieviel Einheiten mit dem Kriterium B benötige ich, damit ich verlässliche Aussage machen kann? Die Quote ist dabei egal. Es wäre mir auch recht, dass bei einer Verdoppplung des Datensatzes, die Quote sinkt. Wichtig ist mir eine gewisse Mindestanforderung, dass ich mit einer gewissen Sicherheit dies als allgemeingültig betrachten kann.
Es wäre auch in Ordnung, wenn ich den Versuch neu anordnen müsste.
Könnt ihr mir helfen? Das wäre sehr nett.

[mango]

Hallo, die Fragestellung ist nicht ganz klar. Du hast eine Menge von Beobachtungen O und A ist eine echte Teilmenge von O und B ist eine echte Teilmenge von A. Was genau möchtest du jetzt wissen?

[Chris.]

Die menge O ist hierbei irrelevant. Derzeit ist B 20% von A. Was kann ich nun unternehmen, dass ich mich darauf verlassen kann, dass bei einem Datensatz von 100000 diese 20 % erhalten bleiben? Oder gleiches gilt für einen anderen Datensatz in Höhe von 50k. Wie hoch darf dann die Abweichung von 20% sein? kann man eine Anforderung an die allgemeingultigkeit über eine mindestANZAHL der Einheiten des Typ B definieren?

[mango]

Was ist denn das Kriterium für B? Das musst du letzten Endes testen.

[Chris.]

Kriterium A ist eine bestimmte kursformation bzw. Bestimmte Werte von indikatoren. Kriterium B ist eine bestimmte fixe Rendite ab dem eintreten des Kriterium A. Diese bestimmte Rendite trifft nun in 20 % aller Fälle des Typ A zu.
Falls es wichtig ist: ausgeschlossen vom Typ B wird, falls mehr als 20 perioden vergehen bevor die Rendite erreicht wird oder der Kurs um einen bestimmten Betrag unter den Kaufpreis fällt.
Mein Ziel ist es, diese 20 % als allgemeingültig zu nennen. Welche Anforderungen werden als allgemeingültig benötigt? Danke!

[Chris.]

Jetzt weiß ich allerdings immer noch nicht, wie ich das testen soll.

Meine Idee war ja, dass ich den Datensatz in kleinere Mengen unterteile, z.B. monatliche Daten. Dann erhalte ich für jeden Monat eine andere Anzahl für A und für B mit hoffentlich geringer Variation. Diese könnte ich dann über einen 10-Jahres Zeitraum mit einer Regressionsanalyse von A auf B regressieren.
So hätte ich z.B:
August A = 100, B = 20 ==> Trefferquote = 20 %
Juli A =110, B = 20 ==> Trefferquote = 18,18%
Juni A = 80, B = 15 ==> Trefferquote = 18,75%
usw.

Dann Stata

Regress A B

Hier sollte B einen Wert annehmen und ich teste mittels einfachem t-test ob Siginfikanz vorliegt.
Problem. Das erfordert 1. sehr viel Arbeit und 2. befürchte ich, dass ich zu wenig Treffer (A und B) für monatliche Unterteilungen habe, sodass die Varianz zu hoch ausfallen wird. Aber wenn ich diesen Aufwand schon betreibe, möchte ich wenigstens Monatseffekte rausrechnen, was nicht möglich wäre, wenn ich zwecks weniger Varianz mehrere Monate zusammenfasse.

Gibt es eine bessere Methode das zu testen? Sowas wie Mindestmenge an Einheiten mit dem Kriterium A / B ?