以前只是听说过。 今天用Excel的随机函数随机产生10%以内的“振幅”,“涨”和“跌”也是随机产生,数据取100个,初始价格设为10。用折线图把把这些随机的数据连起来,可用F9不断刷新这些数据,无论随机数据如何变,我基本上都能看到“趋势”,与真实K线图上的趋势一模一样。按一次F9就重新产生一批随机数据,大约30%的时候产生的趋势让我吃惊:这是随机产生的!? 大家可以试试看。 我们有时是不是高估了其它因素对价格的影响?! 我胡思乱想了一下:所谓趋势,无非是我们每一次的价格变化都建立在上一次价格的基础上(以上一次的收盘价乘以一个百分比),因此,即便每一次涨跌和幅度是随机的,但实际上受之前价格的影响,产生了价格“惯性”,趋势也就“出现”了。这个实验也很好的说明这这一点。 从这个角度看,趋势的产生原因如此简单,呵呵.......
暂时不要胡思乱想啦! 我们用任何软件产生的随机数都是所谓的“伪随机数”,在一个很短的时间内产生的同一系列的随机数,其实其分布并不是随机的。所以你这个实验做不得准。 你尝试让软件每隔不定的n分钟(n>10)产生一个随机数,然后经过一两天后,把这样产生的足够多的一系列随机数拿来实验,结果和你一次性生成的随机数系列,可能会大不一样
[转贴]电脑上的随机数字生成器都是伪随机的,也就是说数字是可预测的。如果你想获得真正的随机数字,现在就登录http://random.irb.hr/吧,这是一个真随机数字生成服务网站。它由克罗地亚的一组计算机科学家开发,全名是Quantum Random Bit Generator Service (QRBGS),原理是光子发散过程中产生的无法预测的量子物理效应,网站将免费为学术和科研机构提供真随机数字。 http://www.javaeye.com/topic/199943
一般来说,很多程序语言里面,伪随机数的seed都是可变的,不过你不管怎么改变这个seed,得到的数列,仍然不太随机,如何得到一列真正的随机数字,还真是挺困难的,konit说的那种方法,大概是我见过最好的了。
konit推荐的网站好不容易注册进去了,却找不到在哪里生成随机数。 实际上我们不一定需要真正的随机数来做实验!就像一位化学老师曾说过的:只需精确到摩尔,火箭一样可以送入预定轨道。 我查了一些资料,电脑生成的“伪随机数”,一般采用电脑时钟数值再通过一定算法得到,所以生成的随机数有一定规律性,当然这种规律用肉眼根本无法看出来。但我觉得有简单办法来降低这种“规律性”。 举个例子,如果我们生成一批随机数如下:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10。太有规律了,那我就打乱它的排序,就像洗牌一样!怎么洗?用一批伪随机数,如:4 7 9 .......,把第一批随机数的第四个数字放到第一位,第七个数字放到第二位.....,如此就打乱它的排序了,当然这种打乱也是伪随机的。没关系,再来一组伪随机数,用同样方法再次打乱......如此重复七、八、十来次“洗牌”,得到的数字就不那么“伪”了。此方法是让相邻数字间的关联性降低。如果伪随机数的“规律性”体现在整组数字偏大或偏小,那这种“规律性”并不影响实验。 Excel也可以实现以上方法,实验结果似乎与直接采用伪随机数相差不大。
确定性的机器是不可能产生真正的随机数的,无论你怎么打乱,都是伪随机数。不过伪随机带来的问题主要是运用在加密上会产生安全问题,另外在进行某些科学计算的时候,如果运气不好随机数产生模型跟计算的模型有关联,导致对计算模型来说不是那么的"随机",也会导致计算结果错误。 不过就LZ的实验来说,无所谓真正的随机数还是伪随机数。就是一个布朗运动而已。
随机数产生的“股价”,和真实股价是有区别的。 分布不同,一个是正态,一个是厚尾,--真实股价会表现得大部分时间温和,极少数时间大幅度跳变。 随机的序列,波动方差不随时间变化,股价的是变化的,具有一些连续性(arch) 维度不同,一个是0.5,一个不是0.5,例如上证是0.6,后者的“趋势”更强 随机模拟的股价可能会变成负数,实际的股价是不可能为负的 还有一些...是不同的。
即使是足够的随机,也会出现一些视觉上的“趋势”。是无法避免的。 完全的随机,意味着趋势和波段的出现数量比例是均等(时间无穷大),并不是要灭绝趋势。 这只是个粗略的说法,再具体就得考虑大波段里面的小趋势,小趋势里面的小波段...分形的领域了。 维度粗略可以认为是波段和趋势的比例。随机是维度=0.5的分形特例。
还有个体会: 人看到趋势就容易兴奋,因为趋势的操作简单。 但是人还有个毛病就是容易忽略不兴奋的信息。 心理学上叫做选择性记忆。 为了客服这个毛病,就得依靠统计手段对信息做全面的分析。以统计结果来防范人的认知偏差。