显著性水平 (Significance Level)，在统计学中也常被称为α（Alpha），是进行假设检验 (Hypothesis Testing)时预先设定的一个概率阈值。简单来说，它衡量了我们“有多大的把握”才能推翻一个普遍观点。当我们检验一个投资策略或一个现象是否真的有效时，会先假设它“无效”（即零假设 (Null Hypothesis)）。如果我们的观测数据显示，在“无效”这个前提下，发生当前结果的概率极低，低到小于我们设定的显著性水平（比如5%或1%），我们就有理由推翻“无效”的假设，认为这个策略或现象具有统计显著性 (Statistical Significance)。这个水平，就是我们愿意承担的“看走眼”（犯I类错误 (Type I Error)）的最大风险。
理解显著性水平最形象的方式，是把它想象成法庭上法官的“判案标准”。 在法庭上，核心原则是“无罪推定”，这等同于统计学中的“零假设”——即我们先假设被告是无辜的（比如，一个新投资策略是无效的，其超额收益纯属运气）。 检察官需要提供强有力的证据来反驳这个“无罪”的假设。这些证据就相当于我们在投资研究中收集到的数据。 而法官内心那条“证据要多确凿才能定罪”的底线，就是“显著性水平”。在刑事案件中，这个标准是“排除合理怀疑”。在投资分析中，我们常用的标准是5%或1%的显著性水平。
如果计算出的P值非常小，比如1%（P值 < α），意味着“如果这人真是无辜的，我们看到这些证据的概率只有1%，太巧了！”。于是，法官（投资者）便有信心推翻“无罪推定”，判定其“有罪”（即认为这个投资策略是有效的，而不是随机结果）。
在投资领域，显著性水平是我们区分真本事和纯运气的量化工具。
假设你发现一个规律：每年买入“市净率最低的20只股票”似乎都能跑赢市场。这是你的“独门秘籍”吗？还是仅仅是过去几年的巧合？ 这时，你可以通过回测 (Backtesting)来检验。
你对历史数据进行分析，计算出该策略的收益和对应的P值。如果P值小于你设定的显著性水平（如0.05），你就可以更有信心地认为，这个策略的成功并非偶然，它背后可能存在着坚实的投资逻辑。
基金经理的业绩报告常常令人眼花缭乱。但其超额收益（阿尔法 (Alpha)）是来自于其卓越的选股能力，还是仅仅因为他/她运气好，或者承担了更高的市场风险（贝塔 (Beta)）？ 统计学可以帮助我们回答这个问题。通过回归分析，我们可以分离出基金经理业绩中由市场波动解释的部分（贝塔）和无法被市场解释的部分（阿尔法）。然后，我们可以对这个“阿尔法”进行显著性检验。 如果检验结果显示，这个阿尔法的P值很低（例如，P值 < 0.05），我们就说这个阿尔法是“统计上显著的”。这意味着，我们有95%的把握认为，这位基金经理的超额收益来自于其自身能力，而非运气。这对于挑选真正优秀的基金管理人至关重要。
作为一个聪明的投资者，理解显著性水平能让你更加审慎和理性。
“统计显著”不等于“投资上一定行得通”。一个P值很低的结果，仅仅告诉你这个现象不太可能是随机发生的，但它并不能告诉你：