什么是阿尔法风险？
Alpha 风险是指在统计检验中，原假设实际上为真时将被拒绝的风险。这也称为I 类错误或误报。术语“风险”是指做出错误决定的机会或可能性。阿尔法风险大小的主要决定因素是用于测试的样本量。具体来说，测试的样本越大，阿尔法风险就越低。
Alpha 风险可以与Beta 风险或犯II 类错误（即假阴性）的风险进行对比。
在这种情况下，阿尔法风险与寻求阿尔法或高于市场超额回报的主动管理投资组合相关的投资风险无关。
要点
- 阿尔法风险被称为 I 型错误，在假设检验过程中，当原假设被拒绝时，就会出现阿尔法风险，即使它是准确的且不应被拒绝。
- 原假设假设测试项目与测试期间应用的刺激之间没有因果关系。
- I 类错误本质上是“误报”，导致错误地拒绝原假设。
- Alpha 或主动投资回报与统计决策中的 Alpha 风险无关。
了解阿尔法风险
统计检验中的零假设通常表明被检验的值与特定数字（例如零或一）之间没有差异。当原假设被拒绝时，进行检验的人表示检验值与特定数字之间存在差异。
Alpha 风险是指在实际不存在差异的情况下检测到差异的风险。它可以解释为当备择假设实际上是错误的时候错误地拒绝零假设所存在的风险。简而言之，这是一种误报，它认为存在差异，而实际上没有差异。应该采用统计检验来检测假设和零值之间的差异，而阿尔法风险是这样的检验在实际上什么都没有的情况下报告假设的概率。如果 alpha 风险为 0.05，则不准确的可能性为 5%。
降低阿尔法风险的最佳方法是增加测试样本的大小，希望更大的样本能够更能代表总体。
假设检验
假设检验是使用样本数据检验猜想的过程。该测试旨在提供证据，证明所测试的数据支持猜想或假设。零假设是指假设假设中考虑的两个数据集、变量或总体之间不存在统计显着性或影响。通常，研究人员会尝试反驳原假设。
例如，假设零假设指出投资策略的表现并不比市场指数（例如标准普尔 500 指数）更好。研究人员将采集数据样本并测试投资策略的历史表现，以确定投资策略是否有效策略的执行水平高于标准普尔指数。如果测试结果表明策略的执行率高于指数，则原假设将被拒绝。
该条件通常表示为“n=0”。如果进行测试时，结果似乎表明施加到测试对象的刺激引起了反应，则需要拒绝表明刺激不影响测试对象的原假设。
理想情况下，如果发现原假设为真，则永远不应拒绝原假设；如果发现原假设为假，则应始终拒绝原假设。但是，在某些情况下可能会发生错误。
阿尔法风险的例子
金融领域阿尔法风险的一个例子是，如果有人想要检验一组股票的平均年回报率大于 10% 的假设。因此，如果回报率等于或小于 10%，则为原假设。为了测试这一点，人们需要编制一份随时间推移的股票回报样本并设定显着性水平。
如果对样本进行统计分析后，您确定平均年回报率高于 10%，则您将拒绝原假设。但实际上，平均回报率为 6%，因此您犯了 I 类错误。您在测试中犯此错误的概率就是 alpha 风险。当回报实际上无法证明潜在风险的合理性时，这种阿尔法风险可能会导致您投资于一组股票。
在医学测试中，I 类错误会导致疾病的治疗看起来具有降低疾病严重程度的效果，但事实上却没有。当测试一种新药物时，零假设是该药物不会影响疾病的进展。假设一个实验室正在研究一种新的抗癌药物。他们的零假设可能是该药物不会影响癌细胞的生长速度。
将药物应用于癌细胞后，癌细胞停止生长。这将导致研究人员拒绝他们的零假设，即该药物没有效果。如果药物导致生长停止，在这种情况下，拒绝无效的结论将是正确的。然而，如果测试期间的其他因素而不是所施用的药物导致了生长停止，则这将是错误拒绝原假设的示例，即 I 型错误。