執行測試

執行測試是一個統計過程，它檢查一組資料是否從特定的分佈中隨機出現。執行測試分析由不同事件分隔的類似事件的發生。...

什麼是執行測試(a runs test)？

執行測試是一個統計過程，它檢查一組資料是否從特定的分佈中隨機出現。執行測試分析由不同事件分隔的類似事件的發生。

在投資中，執行測試對於投資者確定他們使用的資料集是隨機生成的還是受潛在變數的影響非常重要。專註於技術分析的交易員可以使用執行測試來幫助分析證券的價格行為。

關鍵要點

執行測試，也被稱為瓦爾德-沃爾福威茨執行測試，是由數學家亞伯拉罕沃爾德和雅各布沃爾福威茨開發的。
執行測試是一種統計分析，它透過揭示任何可能影響資料模式的變數來幫助確定資料的隨機性。
技術交易者可以使用執行測試來分析統計趨勢，幫助發現有利可圖的交易機會。
例如，有興趣分析某一特定股票價格變動的投資者可能會進行執行測試，以瞭解該股票未來可能的價格走勢。

瞭解執行測試

行程是一系列增加或減少的值，通常在圖表上用加號（+）或減號（-）表示。在統計學中，runs測試透過揭示任何可能影響資料模式的變數來幫助確定資料的隨機性。

例如，一個真正隨機的單個數字列表應該只有少數幾個數字序列以數字遞增的例項。然而，在許多情況下，很難斷言資料的隨機性，其中一個資料串中有數千個序列。因此，執行測試被建立為一種確定隨機性的客觀方法。

執行測試的型別

runs測試是全名的縮寫：Wald–Wolfowitz runs測試，以數學家Abraham Wald和Jacob Wolfowitz的名字命名。Wald-Wolfowitz檢驗是一種非引數統計檢驗，這意味著所分析的資料不必滿足某些假設或引數。Wald-Wolfowitz檢驗可以用來檢驗資料串中變數相互獨立的假設。

一些統計學家認為，另一種型別的執行測試Kolmogorov-Smirnov測試是比Wald-Wolfowitz測試更好的工具來檢測分佈之間的差異。Kolmogorov-Smirnov檢驗是一種擬合優度檢驗，它證明瞭被測樣本資料是否代表正態分佈模式，或者資料是否存在某種偏差。測試建立了樣本資料中的值與正態分佈模型之間的差異。

執行測試的好處

執行測試模型對於確定試驗結果是否是真正隨機的非常重要，特別是在隨機與連續資料對後續理論和分析有影響的情況下。對於採用技術分析做出交易決策的投資者來說，執行測試可能是一個有價值的工具。這些交易者分析統計趨勢，如價格變動和成交量，以發現潛在的有利可圖的交易機會。對於這些交易者來說，瞭解可能影響價格變動的潛在變數非常重要，而執行測試可以幫助他們做到這一點。

交易員使用執行測試的兩種強大方法包括：