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。