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什么是标准误?

对于来自一个不变过程的 n 个独立结果,它等于单个结果的标准差除以 √n,所以数据增加到四倍,标准误减半。平均值的近似 95% 区间是中心值 ± 1.96 个标准误,这需要结果相互独立、过程不变、样本不太小;样本小且标准差需要估计时,用 t 乘数得到的区间更宽。它描述的是平均值的精确程度,而不是单个结果的离散程度。

又称 standard error of the mean, SE

Standard error = standard deviation ÷ √n

20 笔模拟交易(示意)

每笔平均结果
+0.08R
样本标准差
1.47R
标准误
1.47 ÷ √20 ≈ 0.33R
近似 95% 区间(低 … 高)
−0.56R … +0.72R这只是粗略估计:只有 20 笔交易、标准差也是估计值时,用 t 乘数会让区间略宽一些。无论哪种算法,区间都包含零:20 笔交易无法区分小幅优势和没有优势。

假设

± 1.96 规则假设结果相互独立、过程不变、样本不太小。结果扎堆出现时,平均值的波动会比 SD ÷ √n 显示的更大。

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