Стационарният стохастичен процес е този, чието разпределение на вероятностите варира повече или по-малко постоянно за определен период от време.
С други думи, поредица от числа може да изглежда (и да бъде) хаотична, но да приема стойности в ограничен диапазон. Чрез тази информация могат да се правят модели, които се опитват да предскажат променливата. Ежедневната възвръщаемост на финансов актив е пример за стационарни стохастични процеси. По този начин дневната възвръщаемост на EURUSD, т.е. дневната вариация в проценти, има следната форма:
Тази диаграма отразява дневния процент на възвръщаемост на EURUSD от 1999 г. насам. За да разберем по-добре концепцията, ще предложим само последните 100 дни.
Чрез увеличаване на графиката можем да видим поведението на променливата по-ясно. През последните 100 дни EURUSD имаше вариации в диапазона -1% и 1%. Не можем да предскажем коя ще е вариацията на конкретен ден, но можем да интуитираме (но не и да потвърдим), диапазона от стойности, в който ще бъде променливата.
Предвидими ли са стационарните стохастични процеси?
Когато се говори за предсказуемостта на стационарен стохастичен процес, не се твърди, че той е 100 процента предсказуем. Той се отнася до възможността серията с определена вероятност да вземе диапазон от стойности. Пример е предоставен от диаграмата на дневните доходи на EURUSD. Не можем да прогнозираме дали EURUSD ще се покачи или ще падне, но можем да предскажем с доста високо ниво на увереност, че EURUSD ще се върне между -1 и 1%.
Ето груба картина на видовете стохастични процеси. Сред тях са стационарни и нестационарни стохастични процеси.
