在假设检验中，有一个第一类错误和第二类错误的概念。这个概念虽然是统计学领域当中出现的，但是在我们现实生活中其实是比比皆是，经常会遇到。我们几乎每天都会需要做一个“做”与“不做”的决定，只要是这种二元决定，并且结果具有不确定性，都会面临第一类错误和第二类错误的问题。那么如何在这两类错误中进行取舍，如何把这二者关系进行一般化阐述，就成为我们要思考的首要问题。

我们首先定义一下这两类错误。不严谨的说，第一类错误指的是以真为假，第二类错误指的是以假为真。我是怎么记忆这两个错误的定义的呢？我是通过二进制数来记忆的。先确定这个事件的本身真假，如果此事件本身为真，那么个位数就为1，而左边这位数判定为假，故为0。01在二进制中的意思当然是1，所以是第一类错误；反过来，如果该事件本身为假，那么其个位数为0，而左边这位为真，其值为1，这个错误的表述形式为10，在二进制数中，这个值为2，所以是第二类错误。这种方法可以很好的帮助我分辨清楚什么是第一类错误，什么是第二类错误。

比如说明天会下雨，所以我们要带伞出门。明天下雨这是一个概率性的事件。如果我们不相信，但是它却下了，那么我们犯了以真为假的错误。这个就是第一类错误。如果明天不下雨，但是我们却相信了明天下雨的预言，从而带伞，那么我们就犯了以假为真的错误，这个就是第二类错误。

这两种事件的表达，组合起来有4种可能：真真、真假、假真、假假。当我们犯错误的时候，是指我们的判断和现实发生了不一致的情况。剩下的两种情况，都是判断正确的情况，这其实便不是我们需要考虑的范畴。

那么这个错误，在我们期货行业会是什么样的一种表现形式呢？我们先假定事件1是这样表述的：
ru2609在未来将会跌到16500，我会在这里采取买入动作。

那么第一类错误是怎样的呢？那就是我们认为它不会跌到16500，结果它最后跌到了，我们在跌到这个位置之前就选择多头进场，比如17000。这个错误的后果是怎样的呢？反映在交易上，就是我们会面临一定的浮亏。在我们这个例子中，我们至少会承受500元/吨的浮亏。

我们如果犯了第二类错误，就是说它不会跌到16500，但我们却坚信她会跌到16500，那么就会让我们错过多头入场的机会。比方说它跌到16700，然后就不跌了。开始往上涨了，可是你这个时候仍然无法判断16700究竟是不是底。你坚信16500一定会跌到，那么等到涨到17000的时候，你就失去了16700的低点入场的机会。这就是第二类错误。

在以上情境描述中，第一类错误对应的是做，第二类错误对应的是不做。那么这种对应关系是必然的吗？我们在接下来的讨论中会发现，其实也可以是反着来。

我们更多的选择困难是发生在当前的价格上，我们是否应该进场。如果我们不进场，我们就有可能会犯第一类错误：（考虑到多空的对称性，不妨假设是多头）我们认为不会涨，但是它却涨了，我们因此浪费掉原本能够赚钱的机会。而如果我们进场了，我们又可能会犯第二类错误，我们认为它会涨，结果它不仅没涨，反而跌了，使得我们承受我们原本可以规避的亏损。相比之下，我们似乎更应该承受第一类错误。因为虽然从表面上看，你可以把“少赚”当成“亏损”，但是实际上，这里的盈亏并不是对称的。错失机会导致的盈利减少所带来的伤害，要远远小于错误开仓导致的亏损，比如一个是全亏，一个是翻倍，它们对投资者的影响显然是不对称的，即便二者的金额相等。其实生活中充满着各种表面上看起来对称，但实际上却并不对称的现象。我觉得这可能是由于幂律因素的存在所致。由此我们得到的结论是：在做入场决定的时候，宁可犯第一类错误，也要减少犯第二类错误的可能性。翻成大白话就是：宁可少做，也要尽可能做对。

第一类错误和第二类错误必定是此消彼长的关系：你想降低发生第二类错误的概率，就必然会增加发生第一类错误的概率；反之，若想降低发生第一类错误的概率，就必然会增加发生第二类错误的概率。这是一个取舍的问题。所以留给我们的问题是：什么时候，我可以接受第二类错误。根据此消彼长的原理，我想要降低第二类错误，就必须要增加第一类错误，也就是说我们必然要错过很多看上去好的机会。

在我们一般问题的讨论下，往往结果是二元的：我们只有两个选择。但是在期货市场里，我们面临的其实是多个选择。这个怎么讲？这是因为在期货市场里，止损线的设定并没有一定标准：你可以设得离入场线近，亦可以设得离入场线远。设得越远，你可能包容越多的“噪音”，你犯错的可能性可以在一定程度上降低，但同时要增大预期亏损的额度。换句话说，这里又面临着另一轮的取舍：盈亏比和胜率的取舍。如果你想要更高的胜率，那么你必然会降低你的盈亏比。反之，如果你要更高的盈亏比，就必然会降低你的胜率。在其他条件一定的前提下，这二者同样还是一个跷跷板。你天然的就无法做到两全。盈亏比和胜率的取舍，就是我计划在下文中想讨论的范畴。