在讨论随机漫步模型（RBS）时，没有理解和考虑到的是什么？
通常是讨论原始的前提。
但他们根本不考虑文本的延续性。
这里是所有辩论者都没有考虑的主要问题。
SB是一个具有独立STATIONARY增量的离散随机过程。
静止的增量是具有零运动的随机变量。
而他们的不满情绪是有限的。
这就是为什么SB总是类似于货币对的价格走势，一般来说也类似于所有金融资产的价格走势，并且总是可以被科学地用作任何金融资产的价格走势模型，包括外汇的货币对报价。
金融系列增量的方差不是一个常数。
此外，在正常情况下，金融资产价格的累计总和不能是一个负值，而对SB来说，没有这样的限制。
一个金融系列的增量的方差不是一个常数
你自己计算过吗？你现在可以提出你的计算结果吗？
你为自己解决了吗？
我当然有。
取任何TF的第一个价格增量并计算该系列不同部分的方差有什么问题？
当然。
取任何TF的第一个价格增量并计算系列不同部分的方差有什么问题？
你已经做了吗？让我看看你的计算结果。
你做过数学题了吗？让我看看你的计算结果。
他们已经写好了，甚至没有想到有一个《概率论》，有一个《概率论》的极限定理，其中指出："概率论的极限定理。
随机过程之和的方差=随机过程的方差之和。
它是什么意思？
在写各种反驳之前，先思考是有意义的。
你做过数学题了吗？给我看看你的计算结果。
什么，尼古拉耶夫2号？
EURJPY系列，开放H1，增量从02.01.2018到06.09.2019，2614个观测值。
增量的MO为非零-0.0067。
上半年的方差为0.047153，下半年的方差为0.030413。
什么，尼古拉耶夫2号？
EURJPY系列，开放H1，增量从02.01.2018到06.09.2019，2614个观测值。
增量的MO为非零-0.0067。
上半年方差0.047153，下半年方差0.030413
那么MO和零之间有什么区别呢？
在概率论中，对MO和方差的数值没有绝对的把握。
只有在随机变量的实验或测量的数量趋于无穷大时，MO才是零（MO=0）。
你画出增量并在这里公布，然后大家就会清楚地知道这个过程是静止的。
金融系列增量的方差不是一个常数。
另外，在正常情况下，金融资产价格的累计总和不能为负数，而SB没有这种限制。
我写了"他们的分散是有限的"，但我没有写分散是一个常数。
此外，你为什么认为仅仅是增量的总和，你出于某种原因称之为 "累积总和"，就一定会变成负数？
所有的金融资产都有一个有限的方差，这个方差在明确规定的范围内变化，并使金融资产价格增量之和的现值保持在正区域。
在随机过程中，有时会出现 "异常值"，即增量之和的个别数值比其他所有数值大得多。
但这并没有改变总体情况。
我写了"他们的分散是有限的"，但我没有写分散是一个常数。
此外，你为什么认为仅仅是增量的总和，你出于某种原因称之为 "累积总和"，就一定会变成负数？
所有的金融资产都有一个有限的方差，这个方差在明确规定的范围内变化，并使金融资产价格增量之和的现值保持在正区域。
在随机过程中，有时会出现 "异常值"，即增量之和的个别数值比其他所有数值大得多。
这并不改变总体模式。
1.电视中没有 "方差约束 "的概念。受什么限制？从负无穷大到正无穷大？或者从负一百万到正一百万？一个静止过程的方差必须是一个常数。
2.在一维离散随机行走中没有离群点--看看增量。如果增量只能是正负1，会出现什么样的离群值？
3.我没有在任何地方写过 "一定是负面的"。SB增量的总和可以是负数，在正常情况下，一系列市场价格的增量之和不能是负数。
你画出增量并在这里公布，然后大家就会清楚地知道这个过程是静止的。
没有什么会让人清楚--静止性不是由眼睛决定的。
比较的是系列中各部分的方差和MO。
讨论最初的前提是很常见的。
但他们根本不考虑文本的延续性。
这里是所有辩论者都没有考虑的主要问题。
SB是一个具有独立STATIONARY增量的离散随机过程。
静止的增量是具有零运动的随机变量。
而且他们的不满情绪是有限的。
这就是为什么SB总是类似于货币对的价格走势，一般来说也类似于所有金融资产的价格走势，并且总是可以被科学地用作任何金融资产的价格走势模型，包括外汇的货币对报价。
目前，最充分的价格运动模型可以被认为是一个非静态的随机过程，具有静态的随机增量。