統計檢定方法運用.2
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價格數據可透過隨機性檢定方式，以判斷行情是否在盤整盤狀態。假若行情為盤整盤，前後價格應該偏向漲跌互見的形式；反之若為趨勢盤，則前後價格應該偏向漲、漲、漲與跌、跌、跌的連續形式。
統計方法如下 : 假設有一系列的觀察值X(1)、X(2)、...、X(n)，系列相關係數與統計檢定量定義如下
當樣本數超過30，則該統計檢定量近似於標準常態分配，反之樣本數未超過30則需要查表(如下)。若是統計檢定量超過臨界值，則拒絕虛無假設。其中虛無假設系列觀察值為不相關
例如有股價如下: 69.76、67.88、68.28、68.48、70.15、71.25、69.24、71.82、71.27、68.79、68.89、69.24、69.86、68.35、67.61、67.64、68.06、68.72、69.37、68.18、69.35、69.72、70.46、70.94、69.26、70.20，共計26筆時間序列數據，計算後統計檢定量為19.981/34.169=0.585，臨界值約為0.276，因此拒絕虛無假設，該序列相關性達顯著水準
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現代社會跟以前不同了，人人都有一支手機，只要打開就可以獲得各種資訊。過去想要辦卡或是開戶就要跑一趟銀行，然而如今科技快速發展之下，金融App無聲無息地進到你生活中。但同樣的，每一家銀行都有自己的App時，我們又該如何選擇呢？(本文係由國泰世華銀行邀約)
今天我會用不同角度帶大家看這款國泰世華CUB
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
如果把前面把Z檢定和標準誤、標準差給搞懂，那麼t檢定的理解其實就滿簡單的了。
實務上來說，用Z檢定的機會其實比t檢定少。
這篇的目標就是介紹單樣本t檢定的原理，稍微有點長，比較需要耐心。
如果只擷取自己喜歡的歷史片段，忽略其他不同的發展，以為發現走勢的規律，其實只是假象，股市不一定會按照理性邏輯發展，在沒有秩序的地方硬要找出秩序來可能徒勞無功，歷史規律是有參考價值，但不一定可以適用到每一次的不同背景環境差異。
1.資金水位測試：資金比重是不是太高？有沒有做風險控管？
2.持股強弱測試：個股是回檔還是回跌？跌的有沒有比指數重？
3.心理素質測試：情緒有沒有失控？停損底線是甚麼？
4.交易週期測試：真的長線投資者嗎？長線投資策略有沒有瑕疵？如果指數再跌更重，因應策略是甚麼？
本研究使用了盤中逐筆成交資料（Tick-by-tick Data）來進行股票價格的預測，並討論了馬可夫鏈模型和擴散核模型在這方面的應用。研究結果表明，大多數股票的未來三秒價格可以在少於22個狀態中找到，顯示了交易價格的低不確定性。此外，研究還發現波動性更大和價格更高的股票更難以準確預測。
終於要開始講統計檢定的實作部分了。因為是舉實例所以滿長的。
為了讓順序比較恰當，這篇比較晚發的文章被設定成假設檢定後的下一篇。
用多空趨勢線串聯股市金脈簡單來說內建一套投資邏輯，這套系統基於經濟學中的「適應性預期理論」發展而來，主要依賴過去的觀察和經驗來進行投資。這本書橫跨了產業面、基本面、技術面與籌碼面，我覺得下面的重點，你可以思考一下對你的投資有沒有幫助。
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
這篇會提到否證的邏輯、魔法數字0.5以及統計檢定到底是什麼這三個主題。
在上一篇文章解釋了常態分布怎麼幫助我們計算事件發生的機率，而更之前也看過了抽樣分布是如何形成常態分布的過程，現在就要利用這兩件事情來慢慢帶出什麼是統計學中的「假設檢定」了。
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