文章: 交易者的统计 - 烹饪宝书：假设

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本文讨论假设 - 数理统计的基本理念之一。各种假设需要进行检查，并利用数理统计方法的实例进行验证。使用非参数方法生成实际数据。Statistica 开发包和移植的 ALGLIB MQL5 数值分析库可用于处理数据。

所有交易者都愿意通过建立自己的交易系统，尽快或不久就能成长为分析师。他们长年累月地试图寻找市场的发展趋势并测试交易思路。可以根据不同的方法测试每一个思路， - 从策略测试员优化模式的最佳参数值搜索，转化为科学地 (有时是伪科学) 的市场研究。

在本文中，我建议研究统计假设- 一种用于研究和推理验证的统计分析工具。让我们来利用 Statistica 开发包测试不同的假设，以及使用移植的数值分析库 ALGLIB MQL5 的例子。

2. 测试假设。理论

被测试的假设称为零假设 (Н0)。一个竞争假设 (Н1) 是它的备选。它在 Н0 硬币的翻面, 即逻辑上它拒绝零假设。

试想一下，有一些交易系统的一组止损数据群落。我们将说明两个假设进行测试的基础。

Н0 – 平均止损值等于 30 点;

Н1 – 平均止损值不等于 30 点。

接受和拒绝假设的变种:

  1. Н0 为真并被接受;
  2. Н0 有错并拒绝赞成 Н1;
  3. Н0 为真但拒绝赞成 Н1;
  4. Н0 有错但被接受。

最后两个变种都与错误有关。

现在，显著级别值已经被指定。它是备选假设将被接受，而真正的假设是零假设 (第三变种) 的概率。此概率是首选最小化。

在我们的情况里，如果我们假定止损在平均不等于 30 点，即使它实际上是的时候，会发生这样的错误。

通常显著级别值 (α) 等于 0.05。这意味着，不超过百分之五的零假设测试统计值可以进入临界区。

在我们的情况里，测试统计值将在一个经典图表 (图例.1) 上进行评估。

图例.1 按正常概率规律分布的测试统计值

作者：Dennis Kirichenko

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