Случайные закономерности. Закон арксинуса

Предыдущий пост собрал комментарии в большей части, посвященные распределению случайных величин. Многие называли арксинус и распределение, хотя пост был не о том. Но раз такой интерес к случайному распределению, то приведу свои мысли по этому поводу:

1. Случайное блуждание представляется многими как чередование положительных и отрицательных значений около некой средней линии (или линии тренда). Интуитивно кажется, что случайные величины должны находится примерно одинаковое количество в положительной и отрицательной зоне, достаточно равномерно чередуясь.

К сожалению интуиция нас подводит и в реальности случайное блуждание порождает волны (любителям Эллиота, Ганна и прочим привет), которые более вероятно будут находится либо выше, либо ниже средней линии большее количество времени. Собственно, первый закон арксинуса. 

Практический вывод — торговать график эквити/баланса торговой стратегии с нулевым стат. преимуществом дело неперспективное (Привет торговцам портфелями стратегий). 

2. Случайное блуждание делает не верифицируемыми торговые стратегии построенные на data mining. К этим стратам я бы также отнес любителей индикаторной торговли (вам тоже привет). 

К примеру, вам показывают стейт с торговлей за 3 года (многие считают это более чем достаточно) на котором отражено 10 000 сделок (14 сделок в день, day trading), на протяжении 9 700 сделок счет находится в положительной зоне и лишь на протяжении 300 сделок в убыточной. Какова вероятность, что это просто удача? Интуиция подсказывает нам, что не более 1/1000 процента или около того и снова нас обманывает. В реальности 11.1%!

Вывод: вы должны знать свое стат. преимущество и на чем оно основано, иначе Вы блуждаете в случайных закономерностях и даете другим дурачить вас.

UPD: Спасибо за замечания, попровали wording (выделил жирным)
+ формула: 2/Pi*arcsin(A^0.5)
где A=K/N, K- положительный, N -всего

UPD 2: Пример случайного графика построенного в экселе на основании 1000 сделок (TP=SL)