Modul 4 — Riset: dari hipotesis ke OEAMember

Pengujian hipotesis & t-test

15 menitPelajaran 9 dari 11

Bagaimana memutuskan sebuah strategi benar-benar punya edge atau sekadar beruntung — dengan t-test, bukan feeling.

Backtest-mu untung. Tapi apakah itu edge sejati, atau kamu cuma beruntung di periode itu? Statistik punya jawaban yang bisa dihitung, bukan diperdebatkan.

Hipotesis nol

Kita mulai dari sikap skeptis: hipotesis nol (H₀) = "strategi ini tidak punya edge, rata-rata return-nya nol". Tugas kita mencari bukti cukup kuat untuk menolaknya.

Statistik t

t = x̄ / (s / √n)

x̄ = rata-rata return, s = standar deviasi, n = jumlah transaksi

Perhatikan dua hal. n di dalam akar: makin banyak sampel, makin besar t — bukti menumpuk. Dan s di penyebut: makin berisik return-nya, makin kecil t. Edge yang sama tapi lebih mulus lebih meyakinkan.

Patokan kasar: |t| > 2 biasanya dianggap signifikan (kira-kira peluang < 5% hasil ini muncul dari keberuntungan murni). Tapi hati-hati: menguji ratusan strategi lalu memilih yang t-nya tinggi adalah cara klasik menipu diri sendiri.

Latihan Interaktif

Edge sejati atau cuma beruntung?

Kurva adalah distribusi statistik t jika strategi sebenarnya TIDAK punya edge (H0). Area merah = wilayah di mana kita menolak H0. Garis biru = t strateginya. Semakin jauh ke tepi, semakin kecil peluang hasilmu kebetulan.

0.40%
3.0%
120
t = 1.460 (tidak ada edge)+1,96

Statistik t

1.46

p-value (2 arah)

0.144

Standar error

0.274%

|t| = 1.46 < 1,96 — belum signifikan. Hasil ini masih bisa muncul dari keberuntungan. Butuh edge lebih besar, volatilitas lebih kecil, atau lebih banyak transaksi.
Intinya

Edge diukur relatif terhadap kebisingannya. t = rata-rata / (standar error). Semakin besar |t|, semakin kecil peluang hasilmu cuma keberuntungan.