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你算出两根序列相关 0.35、策略收益自相关 0.18——这是真有结构，还是随机数据碰巧撞出来的？Ljung-Box Q 检验把「直到滞后 h 的全部自相关」打包成一个卡方统计量，用 p 值回答「这批自相关能不能被白噪声解释」。本文用合成白噪声、AR(1) 与拟合残差三类序列，从零复现 ACF、Q 统计量与蒙特卡洛功效，并点明滞后阶选择、短期记忆误判、小样本、多序列族错误四类真实陷阱（中阶）。

同一个策略,日频回测夏普 0.78,切到周频只剩 0.66——不是策略变了,是你的采样频率在偷偷改答案。根因是日收益的一阶自相关:正自相关(动量)让周频夏普系统性偏低、负自相关(均值回复)让它偏高。本文用 AR(1) 合成序列 + 200 次蒙特卡洛证明偏差可超 ±15%,附完整 Python 与五类真实陷阱(中阶)。