相関する数量のバックテスト
サンプルを非相関化し、より高い識別力を得るためのテクニックを紹介します。
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金融モデルを長期にわたってバックテストすると、必然的にリターンが重複し、相関のあるサンプルが生じます。本論文では、Nikolai NowaczykとVladimir Piterbargが、この重要な問題に対処するために、デコリレーションを利用する新しい方法を提案し、この方法によって得られるテストの識別力がどのように向上するかを示します。
例えば、時系列の自己相関や、複数の量をシミュレートするモデルの相互相関などです。これらの数量のモデルをバックテストする目的は、統計的手段によって、モデルの予測分布が市場の現実と一致していることを確認することです。しかし、ほとんどの標準的な統計検定（超過カウンティング、χ χ2-検定、Cramer-Von Mises 検定、Anderson-Darling 検定、Kolmogorov-Smirnov 検定など
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