есть необходимый признак успешной МТС. Если же избавляться от зависимости путем простого преобразования последовательности доходностей, но можно «с водой выплеснуть и ребенка». Дело в том, что самый простой способ избавления — это взятие первых разностей. Но у стационарной последовательности первые разности имеют среднее нуль.
А на Ваш вопрос ответ просто. Если непараметрические критерии согласия (они как правило, мало чувствительны к серийным зависимостям) указывают, что на разных рынках распределения одинаковы, то можно их совместить в одну и получить более точные оценки результатов тестирования. Если же распределения различны, то увы.
При этом может получиться так, что для одних параметров (например, доходность) критерий укажет, что распределения различны, а для других (например, доля прибыльных сделок) — нет. Тогда для тех параметров, для которых распределения совпали, совмещение выборок безусловно даст более точные оценки. Причем вне зависимости есть зависимость в выборке или нет. Так как зависимость в выборке влияет лишь на размер доверительного интервала при фиксированной длине выборке, а с увеличением длины интервал сужается для большинства «слабых зависимостей». А таких сильных зависимостей, что i-й трейд сильно был связан с i+100-м трейдом, пожалуй, на практике и нет.
