Bir göstergenin grafik üzerinde "güzel görünmesi" ile gelecekteki getiriler hakkında ölçülebilir bilgi taşıması iki farklı şeydir. Gösterge Laboratuvarında yazdığın her formül otomatik olarak üç istatistiksel sınamadan geçer:
Spearman Sıra Bilgi Katsayısı (IC)
Göstergenin $t$ anındaki değeri ile $t+k$ (+1, +5, +10, +20 bar) ileri getirileri arasındaki sıra korelasyonudur:
- $|\text{IC}| < 0.02$ veya $|t| < 2.0$: İstatistiksel olarak gürültüden ayırt edilemez.
- $|\text{IC}| \in [0.03, 0.06]$ ve $|t| \ge 2.0$: Anlamlı ve ticari olarak işlenebilir sinyal.
- $|\text{IC}| > 0.08$: Çok güçlü öngörü gücü (veya formülde ileriye bakma / yeniden boyama hatası olup olmadığını kontrol et).
Kuintil (Beşlik Dilim) Getiri Monotonluğu (Q1 → Q5)
Tüm geçmiş barlar gösterge değerine göre en düşük %20 (Q1) ile en yüksek %20 (Q5) arasında 5 dilime ayrılır. İyi bir göstergede ortalama ileri getiri Q1'den Q5'e doğru basamak basamak (monoton) artmalı veya azalmalıdır.
Örnek DSP Formülü: Ehlers Çatı Filtresi (Roofing Filter)
// Yüksek periyotlu kaymayı (drift) ve yüksek frekanslı gürültüyü aynı anda süzer
rf = roofing(close, 10, 48)
sig = ema(rf, 6)
plot rf = rf
plot sig = sig
plot cross_up = crossover(rf, sig) and rf < 0Bu formülü Gösterge Laboratuvarında çalıştırıp kendi sembolünde IC tablosunu paylaşabilirsin.
Reproducible backtest experiments, out-of-sample audits, and indicator IC studies on live market bars.