时间序列分析与量化交易（4）||从经典角度看概念

在做任何时间数列的分析时，通常第一步工作是先看看数据的图形。

• 平稳随机过程

  任何时间序列数据都可以看作是一个随机过程产生的结果（实例）。

  随机过程和实现之间的区别。类比于总体与样本。

  由样本推导出总体，类比于由随机过程的一个实现去引出有关这个背后的随机过程。

  如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期之间的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称为**平稳**的。

  随机时间序列$Y_t$:

  ​ 均值：$E(Y_t)=\mu$

  ​ 方差：$var(Y_t)=E(Y_t-\mu {)}^2$

  ​ 协方差：${\gamma }_k=E[(Y_t-\mu )(Y_{t+k}-\mu )]$

  ​ 其中