炒股策略可信度检验
Introduction
炒股策略可信度检验——给你的结论称一称分量。 同样是「胜率 60%」「t=3.4」，在 50 笔样本上和在 5000 笔样本上是两件完全不同的事。 本工具只做一件事：把统计量翻译成一句诚实的话，告诉你这个结论现在能不能信、 如果还不能信，那还差多少。 它能拆穿这六种最常见的自欺（每一种都真实踩过）： 把笔数当独立样本——8,692 笔同期相关，独立观察只有 1,643 个，t 值虚高数倍； 算术外推当年化收益——日均 0.27% 说成年化 66%，忽略复利与波动拖累； 样本不够却说「再攒攒」——直接反手算出到底需要多少笔； 样本够了但测不出，还说样本不够——最贵的一种自欺； 试了 70 条规则，用单次门槛判显著——多重检验没交税； 胜率检验混用笔数和独立样本。 怎么用（命令行五种模式，零第三方依赖，不装 scipy 也能跑）： 一张汇总卡：mean / std / n → 直接出 L0~L3 证据等级； 一条收益序列 CSV → 自动按日聚合，算有效样本量； 一个胜率 → 给 Wilson 区间和显著性； 反解：想证明某个效应，需要多少样本； 前向：现在这点样本配得上多大结论。 什么时候该用它：回测跑完了 t=3.4 不知道该不该信；胜率 60% 怀疑是运气； 想上新策略但不知道还要攒多久数据；同时试了十几条规则不知道门槛该提到多少； 有人给你一份研究报告说「显著」，想验一下。 触发词：这个结论能不能信、我的胜率可信吗、t 值多少算显著、样本够不够、 需要多少笔才能证明、胜率 60% 是不是运气、夏普多高才算数、显著性和样本量、 p 值、多重检验、过拟合了吗；旧名「定盘星」继续有效。 它不选股、不给买卖信号、不预测涨跌、不承诺收益，也不替你判断这个效应该不该存在 （统计只管有没有，不管合不合理）。 与「回测防坑体检」的分工：体检查代码（回测是不是真的），本工具查结论 （就算真的，样本配不配得上这句话）。 顺序是：先体检代码 → 再检验结论 → 才谈能不能用。代码干净但结论站不住，等于没验证。
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