概念进阶抽样估计与假设检验
统计显著与经济显著
也叫：Statistical Significance、Economic Significance
统计显著不等于扣掉成本后仍有经济价值。
核心讲解
假设检验只能告诉我们一个结果在统计上是否可靠，却不能回答它值不值得去做。这就是统计显著与经济显著的分野。
统计显著指的是：样本结果与原假设的差异大到不太可能由偶然造成，在给定显著性水平下可以拒绝原假设。它关心的是“这个差异是不是碰巧出现的”。
经济显著则关心这个差异在扣掉交易费用、税收，并把风险考虑进去之后，是否还能带来实实在在的收益。书里的例子很典型：许多投资策略在统计检验上确实能获得正收益，但扣完各种成本后就所剩无几了。
两者的关系可以概括为：统计显著是经济显著的必要条件之一，却并不充分。一个策略要值得执行，通常得先在统计上站得住，再在扣费后依然划算。只看 p 值就下结论，容易把纸面上的收益当成真金白银。
费曼版：用大白话再讲一遍
好比两家店，一家每天多卖两块，另一家每天多卖两百块，从数据上看都能说“确实卖得更多”，这算统计上说得通。可如果多卖两块的那家，光是多雇一个人就多花五百块，那就只是纸面上好看，实际并不划算。统计显著说“确实有差别”，经济显著说“这差别扣掉成本还赚不赚”。
要点
- 统计显著＝差异不太可能由偶然造成。
- 经济显著＝扣除费用税收并考虑风险后仍有收益。
- 统计显著是经济显著的必要而非充分条件。
- 只看统计显著容易高估策略的实际价值。
常见误区
- 以为统计上显著就一定值得投资。
- 把 p 值小直接等同于策略能赚钱。
- 忽略交易费用和税收对收益的侵蚀。