一、有偏隨機游走和隨機游走的區(qū)別

隨機游走模型有兩種，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為 ： 　　Y t =Y t-1 +e t ① 　　Y t =α+Y t-1 +e t ② 　　式中： 　　Y t 是時間序列（用股票價格或股票價格的自然對數(shù)表示）；
　　e t 是隨機項，E(e t )=0；
Var(e t )=σ 2 ；
　　α是常數(shù)項。
　模型①稱為“零漂移的隨機游走模型”，即當(dāng)天的股票價格是在前一天價格的基礎(chǔ)上進(jìn)行隨機變動。
股票價格差全部包含在隨機項 e t 中。
模型②稱為“α漂移的隨機游走模型”，即當(dāng)天的股票價格是在前一天價格的基礎(chǔ)上先進(jìn)行一個固定的α漂移，再進(jìn)行隨機變動。
股票價格差包括兩部分，一部分是固定變動α，另一部分也是隨機項 e t 。
從對EMH的產(chǎn)生及其發(fā)展討論出發(fā)，從分形的角度探討市場特性的分形市場分析方法及其所反映的市場特性，推廣了資本市場理論，認(rèn)為市場是分形的，服 從分?jǐn)?shù)布朗運動，即有偏的隨機游走，其研究方法可以采用R/S分析法。
公眾對于信息以非線性的方式作出反應(yīng)，因而呈現(xiàn)出對信息的不一致性消化、吸收，導(dǎo)致 對隨機游走的偏離，并表現(xiàn)為市場的常態(tài)。

二、一維隨機游走是正常返嗎，為什么

左右等概的才是正常返，根據(jù)定義去算那個所有時間返回概率的求和，只有在p=q=1/2的時候收斂，所以只有這種情況下是正常返。

三、隨機游走算法是什么

這個……設(shè)置一個1到4的隨機數(shù)（假定游走的空間是二維的），如果隨機數(shù)結(jié)果為1，就向上走一個單位，如果為2，向左走一個單位，如果為3，向下走一個單位，如果為4，向右走一個單位，每走一個單位，重復(fù)一遍上面的過程。

四、隨機游走和單位根的區(qū)別

⑴ 隨機時間序列{ }（t=1,2,…）的平穩(wěn)性條件是：1）均值 ,是與時間t 無關(guān)的常數(shù)；
2）方差 ,是與時間t 無關(guān)的常數(shù)；
3）協(xié)方差 ,只與時期間隔k有關(guān),與時間t 無關(guān)的常數(shù). 對于隨機游走序列 ,假設(shè) 的初值為 ,則易知 由于 為一常數(shù),是一個白噪聲,因此 ,即 的方差與時間t有關(guān)而非常數(shù),所以它是一非平穩(wěn)序列. ⑵ 在采用DF檢驗對時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗中,實際上假定了時間序列是由具有白噪聲隨機誤差項的一階自回歸過程（AR(1)）生成的.但在實際檢驗中,時間序列可能是由更高階的自回歸過程生成的,或者隨機誤差項并非是白噪聲,這樣用OLS法進(jìn)行估計均會表現(xiàn)出隨機誤差項出現(xiàn)自相關(guān),導(dǎo)致DF檢驗無效.另外,如果時間序列包含有明顯的隨時間變化的某種趨勢（如上升或下降）,則也容易導(dǎo)致DF檢驗中的自相關(guān)隨機誤差項問題.為了保證DF檢驗中隨機誤差項的白噪聲特性,Dicky和Fuller對DF檢驗進(jìn)行了擴充,形成了ADF檢驗.

五、怎樣理解隨機游走過程

隨機游走這一名稱由Karl Pearson在1905年提出[Pearson, K. (1905). The problem of the Random Walk. Nature. 72, 294.]。
　　本來是基于物理中”布朗運動”相關(guān)的微觀粒子的運動形成的一個模型，后來這一模型作為數(shù)理金融中的重要的假設(shè)，指的是證券價格的時間序列將呈現(xiàn)隨機狀態(tài)，不會表現(xiàn)出某種可觀測或統(tǒng)計的確定趨勢，即證券價格的變動是不可預(yù)測的。

六、隨機游走和單位根的區(qū)別

隨機游走的話需要的是非平穩(wěn)的時間序列。
比如AR（1）模型的話 y(t)=a*y(t-1)+u(t) ut-N(0,σ2)平穩(wěn)模型的話， a1也就是發(fā)散序列的可能性也是存在的。
所以作為步驟 1.平穩(wěn)性檢驗 2.如果平穩(wěn)的話到此結(jié)束，非平穩(wěn)的話進(jìn)行ADF之類的鑒定來看有沒有單位根（是不是隨機游走） 3.如果是的話說明是隨機游走，不是的話可能是發(fā)散或別的可能性。

七、隨機游走檢驗之前檢驗時間序列的平穩(wěn)性是必須的嗎？

隨機游走的話需要的是非平穩(wěn)的時間序列。
比如AR（1）模型的話 y(t)=a*y(t-1)+u(t) ut-N(0,σ2)平穩(wěn)模型的話， a1也就是發(fā)散序列的可能性也是存在的。
所以作為步驟 1.平穩(wěn)性檢驗 2.如果平穩(wěn)的話到此結(jié)束，非平穩(wěn)的話進(jìn)行ADF之類的鑒定來看有沒有單位根（是不是隨機游走） 3.如果是的話說明是隨機游走，不是的話可能是發(fā)散或別的可能性。

八、股票價格的隨機游走的含義

“隨機游走”（random walk）是指基于過去的表現(xiàn)，無法預(yù)測將來的發(fā)展步驟和方向。
應(yīng)用到股市上，則意味著股票價格的短期走勢不可預(yù)知，意味著投資咨詢服務(wù)、收益預(yù)測和復(fù)雜的圖表模型全無用處。
在華爾街上，“隨機游走”這個名詞是個諱語，是學(xué)術(shù)界杜撰的一個粗詞，是對專業(yè)預(yù)言者的一種侮辱攻擊。
若將這一術(shù)語的邏輯內(nèi)涵推向極致，便意味著一只戴上眼罩的猴子，隨意向報紙的金融版面擲一些飛鏢，選出的投資組合就可與投資專家精心挑選出的一樣出色。

九、什么是隨機游走模型?

隨機漫步理論（Random Walk Theory）——反技術(shù)圖表派的基礎(chǔ) 隨機漫步理論(Random Walk Theory)認(rèn)為，證券價格的波動是隨機的， 像一個在廣場上行走的人一樣，價格的下一步將走向哪里， 是沒有規(guī)律的。
證券市場 中，價格的走向受到多方面因素的影響。
一件不起眼的小事也可能對市場產(chǎn)生巨大的影響。
從長時間的價格走勢圖上也可以看出， 價格的上下起伏的機會差不多是均等的。