Принцип очень прост и основан на статистике. Теорема Байеса позволяет расчитать вероятность для принятия решения, если у нас сработал торговый и подтверждающий сигнал.

В этом случае вероятность считается, как:

p = p_signal * py / (p_signal * py + (1 - p-signal) * pn)

где:

p_signal - вероятность того, что торговый сигнал без учета подтверждающего является истинным, т.е. если входить в рынок по нему, то позиция закроется с профитом. Соответственно, вероятность того, что он является ложным и позиция закроется по стоплоссу равно p - 1
py - вероятность того, что подтверждающий сигнал является истинным (имел место и сработал), при входе в рынок по торговому сигналу и позиция закрылась с профитом.
pn - вероятность того, что подтверждающий сигнал является ложным (имел место и сработал), при входе в рынок по торговому сигналу, но позиция закрылась убытком.

Если полученное из формулы значение для p будет больше 0.5 то можно входить в рынок при наличии торгового и подтверждающего сигналов. Если значение p меньше 0.5, тогда "подтверждающий" сигнал не является подтверждающим, а является опровергающим и его можно применять в качестве фильтра, т.е. входить в рынок можно только при срабатывании торгового сигнала и отсутствии опровергающего.

Например, по статистике (бектесту или стейтменту) у нас закрылись 100 позиций и входы в рынок осуществлялись по основному торговому сигналу. Из них 60 с профитом, а 40 с убытком p = 60/100 = 3/5.

Теперь анализируем второй дополнительный сигнал, чтобы выяснить, является ли он подтверждающим или опровергающим. Предположим, по статистике выяснилось, что подтверждающий сигнал срабатывал в момент открытия позиций у профитных в 40 случаях py = 40/60 = 2/3 , а у убыточных в 20, pn = 20/40 = 1/2.

Подставьте полученные выше значения в формулу Байеса и получите заключение о том, как интрепретировать второй сигнал при срабатывании торгового.

Примечание: Лучше всего торговый сигнал брать на основе технического анализа, а подтверждащий (опровергающий) на основе фундаментального.