: Давайте тогда проведем еще один умозрительный
: эксперимент.
: Берем реальный ряд из 200 точек. Я выбираю одну из
: точек случайным образом и
: изменяю ее на небольшую величину. например
: 0.1*sigma*(rnd-0.5)
: Даю вам полученный ряд на идентификацию. Что вы
: скажете? Синтетика это или реальность?
А как Вы оцениваете "сигму" реального ряда? Мне эта задача представляется не такой уж тривиальной.
===================================================
Я имел в виду обычное стандартное отклонение. А множиетль 0.1 берется с потолка, чтобы
показать что уровень шума в 10 раз меньше.

: А если я поменяю в исходном ряде не 1 значение, а
: 2, 3, 5, 10, 50, 100, 200 ?
: Сможете ли вы в каждом случае сказать что это
: такое?

Дмуаю, нет but it doesn't matter, т.к. изменения меньше естественного шума.
=================================================
Я тоже так же думаю.

: Далее. Любой ряд из 200 точек (реальных или
: синтет.) можно за конечное время получить из
: ЛЮБОГО генератора случ. чисел ( имеется в виду тип
: распределениея -нормальный, равномерный и т.д.)
: с заданной наперед точностью.

Но ведь у реального ряда свойства распределения не известны. Можно строить гипотезы о распределениях отдельных рядов и их свойств. В то же время Вы синтезируете ряд, используя известные "хорошие" распределения.
=================================================
Поэтому я и беру 200 точек а не 200,000 :)
Просто тут вот что получается. Сгенерирую я 200 точек с помощью нормального генератора или
равномерного - вы не сможете даже это определить. Но на этих же 200 точках я могу предположить
что рынок будет стационарным. А на 200,000 точках это будет заведомо неверно.

: После этого если исходняк был
: "реальным", то как мы будем называть его
: двойника, полученного
: синтетически?

Вы сможете каким-либо образом синтезировать ряд, который будет похож на DJIA weekly второй половины 20-го века?

================================================

начало :
rand_array(0) = 1000

for i=1 to 200
rnd_increment = (rnd()-0.5)*0.05 ( тут можно разные схемы употребить)

' формируем случайный Доу Джонс :)

rand_array(i) = rand_array(i-1) * (1 + rnd_increment)

error(i) = DJIA(i) - rand_array(i)
next i

if abs(<error>) <0.001 and <error*error> < 0.01 then
' тут мы получим что с большой точностью сгенерированный rand_array будет совпадать с DJIA

else go to начало

Сразу оговорюсь, что цифры взяты с потолка, только для того чтобы продемонстрировать сам процесс. В результате с помощью любого генератора я смогу получить через некоторое время бывший DJIA :)