什么是运行测试？

运行测试是一种统计过程，用于检查数据字符串是否从特定分布中随机出现。运行测试分析被不同事件分隔的相似事件的发生。

在投资中，运行测试对于投资者确定他们使用的数据集是随机生成的还是受基础变量影响很重要。专注于技术分析的交易者可以使用运行测试来帮助分析证券的价格走势。

了解运行测试
运行是一系列增加或减少的值，通常在图表上用加号 (+) 或减号 (-) 表示。在统计学中，运行测试通过揭示可能影响数据模式的任何变量来帮助确定数据的随机性。

例如，一个真正随机的个位数数字列表应该只有几个数字序列按数字递增的情况。但是，在很多情况下，很难断言数据的随机性，其中一串数据中有数千个序列。因此，运行测试被创建为确定随机性的客观方法。

运行测试的类型
运行测试是全名的缩写版本：Wald-Wolfowitz 运行测试，以数学家亚伯拉罕·沃尔德和雅各布·沃尔福威茨的名字命名。Wald-Wolfowitz 检验是一种非参数统计检验，这意味着被分析的数据不必满足某些假设或参数。Wald-Wolfowitz 检验可用于检验数据串中的变量相互独立的假设。

一些统计学家认为，另一种类型的运行检验（Kolmogorov-Smirnov 检验）是比 Wald-Wolfowitz 检验更好的工具，用于检测分布之间的差异。Kolmogorov-Smirnov 检验是一种拟合优度检验，用于证明被检验的样本数据是否代表正态分布模式，或者数据是否存在某种程度的偏斜。该检验确定样本数据中的值与正态分布模型之间的差异。

运行测试的好处
运行测试模型对于确定试验结果是否真正随机非常重要，尤其是在随机数据与顺序数据对后续理论和分析有影响的情况下。对于使用技术分析做出交易决策的投资者来说，运行测试可能是一个有价值的工具。这些交易者分析统计趋势，例如价格变动和交易量，以发现潜在的有利可图的交易机会。对于这些交易者来说，了解可能影响价格变动的潜在变量很重要，运行测试可以帮助解决这个问题。

交易者可以使用运行测试的两种强大方式包括：

测试分布的随机性，通过按给定顺序取数据并用加号（+）标记大于中位数的数据，用减号（-）标记小于中位数的数据（省略等于中位数的数字）。 )

通过将超过函数值的数据标记为 + 并将其他数据标记为 - 来测试函数是否适合数据集。对于此用途，考虑符号但不考虑距离的运行测试是对卡方检验的补充，后者考虑距离但不考虑符号。