随机游走(random walk)过程是一种特殊的自回归过程，它是a=1的滞后1期自回归过程。
随机游走过程是过去和现在的每一期的白噪声的加总。
自相关系数a=l表示在历史上每发生的一件事都会在接下来的每个时期产生相同的影响，这个影响并不会随着时间的流逝而减弱。
随机游走过程的无条件期望为0，方差随着时间的延续而不断加大: 由上可见，随机游走过程的无条件方差并不会随着‘增大而收敛。相反，方差会随着t增大变得越来越大。这意味着未来可能出现的情况会越来越不确定。这个特点会使得未来的发展趋势变得更加不可预测。
如果我们要在第t-1期时预测第t期简单地说，如果价格走势遵循随机游走过程，那么对于下一期的价格的最佳预测值就是今天的收盘价格；对于更远期的价格走势判断都将会随着时间间隔的扩大变得更加不可能。
?平稳的时间序列和非平稳的时间序列
当时间序列的每期数据都具有相同的概率分布时，我们称这个时间序列是平稳的。如果时间序列的概率分布是随着时间变化而变化的，那么这个时间序列就是不平稳的。检查时间序列的概率分布是否相同往往比较困难，因此我们通过一个简单的方法来判断时间序列的平稳性。如果时间序列具有相同的概率分布，那么序列的期望和方差将相同，不会随着时间变化而变化。很明显，除了随机游走过程，我们上面所介绍的白噪声、移动平均和a配资炒股_股票学习网_配资公司_配资开户平台_股票配资学习网（https://www.84wm.com） |
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