可检验假设
可检验假设（testable hypothesis）是一个写得足够精确、以至于数据有可能推翻它的交易想法：它写明品种、时段、K 线构造方式、触发条件、之后要测量什么，以及什么样的结果算作被否定——所有这些都在测试开始之前定好。
Senzoukria · 术语表 · 更新于 2026 年 9 月
什么样的陈述才算可检验
「订单流强的时候买入」无法检验，因为两个人会把它实现成两个样子，而且谁都没法被证明是错的。「在 MNQ、常规时段、500 笔 K 线上，当已收线 K 线的 delta 超过某个写明的阈值时，测量下一根 K 线的收益率，并与不满足该条件的 K 线作对照」则可以检验。后面这个版本可以由不同的人各跑一遍，得出同一张表。
量化交易入门指南把第一项任务定义为：不是写代码，而是决定什么样的证据会让你放弃这个想法。一个无论出现什么结果都能活下来的假设，不是假设，而是偏好。
必须事先固定的字段
- 品种与合约；如果窗口跨越到期日，还要写明换月规则。
- 时段与时区，好让 09:31 这根 K 线每天都是同一个东西。
- K 线构造方式：时间、笔数、成交量、区间还是 delta K 线，以及确切的大小。
- 触发条件，包括回看长度和阈值，并且只能使用该根 K 线收盘时已可得的数据。
- 所测量的结果，例如下一根 K 线收益率的分布，以及作为对照的那一组。
- 测试排除了哪些数据，以及为什么排除。
- 否定标准：什么样的结果意味着这个想法被放弃，而不是被继续微调。
假设、规则、策略
这三者经常被混为一谈。假设是关于数据的一个断言。规则是由它推导出的确定性流程：入场时机、止损、目标位、仓位大小和时段收尾。策略则是规则加上它的执行假设、成本和账户约束。「某个 delta 条件是否改变了下一根 K 线的分布」是一个研究问题，也就是一个假设；它还不是入场建议，也不应该被当成入场建议去测试。
在 Senzoukria 里
桌面端没有一个叫「假设」的界面；这份纪律体现在工具怎么用上。脚本编辑器是用 JavaScript 或 Python 把规则写下来并做版本管理的地方；「在样本数据上运行」按钮会在样本 K 线上执行草稿以抓出错误，而只有在写明的历史区间上回测过的已保存版本才算一次测试。随后，自动回测面板会连同成本一起报告这次运行，它的 Gauntlet 区块以「这个优势是真的吗？」为标题，列出向前滚动、置换检验、回测过拟合概率等各项核查。被否定的决定则记在交易日志里。
常见错误
- 先看到启发自己的那个图形，再回头写假设，并挑一个刚好贴合这个例子的阈值。
- 用后来才可得的信息去标注价位，从而引入未来函数。
- 每次测试结果不如意就改一次规则，这等于把测试集变成了训练集。
- 只记录最后留下来的那个版本，不记录一共试过多少个变体。
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常见问题
- 可检验假设一定要写成代码吗？
- 不一定。它需要的是没有歧义。代码之所以有帮助，是因为它迫使每个字段都被写明，也让测试可以重复；但一条写下来的规则加一张已收线 K 线的表格，也足以检验一个简单的断言。当同一套流程需要在多个时期、多个版本上反复执行时，代码才真正变得有价值。
- 什么是否定标准，为什么要先定下来？
- 它是那个会让你放弃这个想法的结果，并且必须在测试之前写明：例如，扣掉成本之后，条件组和对照组之间没有可测量的差异。先定下来，是为了防止数字出来之后再重新定义什么算成功。
- 订单流或 GEX 的观测可以成为假设的一部分吗？
- 可以，只要保证这些输入在做决策的那一刻确实已可得。一条买卖 delta 规则需要带有明确方向分类的成交量；一条 GEX 规则需要当天带时间戳的期权观测值，而不是把今天的分布替换进过去。