Стационарный случайный процесс - это процесс, распределение вероятностей которого изменяется более или менее постоянно в течение определенного периода времени.
Другими словами, ряд чисел может выглядеть (и быть) хаотичным, но принимать значения в ограниченном диапазоне. С помощью этой информации можно создавать модели, которые пытаются предсказать переменную. Ежедневная доходность финансового актива является примером стационарных случайных процессов. Таким образом, дневная доходность EURUSD, то есть дневное изменение в процентах, имеет следующий вид:
Этот график отражает дневную процентную доходность EURUSD с 1999 года. Однако, чтобы лучше понять концепцию, мы собираемся предложить только последние 100 дней.
Увеличив график, мы можем более четко увидеть поведение переменной. В течение последних 100 дней курс EURUSD колебался в пределах от -1% до 1%. Мы не можем предсказать, какой будет вариант конкретного дня, но мы можем интуитивно понять (но не подтвердить) диапазон значений, в котором будет находиться переменная.
Предсказуемы ли стационарные случайные процессы?
Говоря о предсказуемости стационарного случайного процесса, не утверждается, что он предсказуем на 100 процентов. Это относится к возможности того, что с определенной вероятностью ряд принимает диапазон значений. Примером может служить график дневной доходности EURUSD. Мы не можем предсказать, будет ли EURUSD расти или падать, но мы можем с довольно высокой степенью уверенности предсказать, что EURUSD вернется в диапазоне от -1 до 1%.
Вот приблизительная картина типов случайных процессов. Среди них стационарные и нестационарные случайные процессы.
