在很久以前，金融市場(chǎng)形成初期，沒有計(jì)算機(jī)，且在實(shí)際市場(chǎng)中進(jìn)行實(shí)際商品交易時(shí)，將價(jià)格序列表示為時(shí)間間隔（或時(shí)間幀）的經(jīng)典方法既已出現(xiàn)。 一天內(nèi)的所有價(jià)格變化太多，很難加以存儲(chǔ)。 甚至，它并沒啥用，因?yàn)閮r(jià)格沒有快速變化。 因此，顯而易見的解決方案是按規(guī)則時(shí)間間隔記錄價(jià)格值。 聽起來合乎邏輯：“今天小麥的價(jià)格為 90 分，而昨天的價(jià)格為 80 分” 。一切都非常清晰：需求增長(zhǎng)，價(jià)格上漲。 與今天的市場(chǎng)交易相比，成交并不多，這就是為什么價(jià)格重新定義很罕見的原因。

隨著價(jià)格數(shù)據(jù)分析的出現(xiàn)和發(fā)展，它目標(biāo)是更好地預(yù)測(cè)價(jià)格行為，并隨著交易操作數(shù)量的增加，人們了解特定時(shí)間段最高價(jià)和最低價(jià)就變得很重要。 也就是說，昨天 80 分、今天 90 分的有關(guān)價(jià)格信息已不再足夠。 人們想知道在指定時(shí)間段內(nèi)，最高價(jià)和最低價(jià)觸及何處。 那就是發(fā)明著名的燭條和柱線的時(shí)候。

隨著交易操作數(shù)量的增加，價(jià)格序列的離散化變得越來越準(zhǔn)確。 現(xiàn)在，我們已經(jīng)用到分鐘離散化，甚至有時(shí)更小的幀率，例如一秒和十秒。

數(shù)據(jù)離散化不僅在交易中需要，而且在許多其他信號(hào)處理領(lǐng)域中也需要。 例如，在音樂中，原始的連續(xù)信號(hào)被數(shù)字化。 在進(jìn)行編碼時(shí)會(huì)利用時(shí)間離散。 按規(guī)則的時(shí)間間隔將信號(hào)幅度值寫入存儲(chǔ)器。 然后可以利用某些操作將該信號(hào)轉(zhuǎn)換回連續(xù)信號(hào)。 連續(xù)信號(hào)離散化是一個(gè)經(jīng)過充分研究的領(lǐng)域。 例如，遵循 Kotelnikov（Nyquist-Shannon 奈奎斯特）定理的規(guī)則指出：“如果離散頻率是信號(hào)頻率的 2 倍或更多，則可以完全恢復(fù)信號(hào)”。 因此，如果信號(hào)頻率為 1 赫茲，則讀取其幅度值時(shí)必須每秒至少 2 次（即頻率為 2 赫茲）。 只有在這種情況下，才能在離散化后重獲其原始形式。

如果離散頻率小于信號(hào)頻率兩倍，則結(jié)果信號(hào)將大大失真，實(shí)際上我們收到的是一個(gè)與原始信號(hào)無關(guān)的隨機(jī)信號(hào)。 當(dāng)在交易里應(yīng)用時(shí)，第一種情況將允許我們?cè)诎l(fā)現(xiàn)高點(diǎn)時(shí)賣出，而在我們看到低點(diǎn)時(shí)買入。 還有，我們已知頻率的情況。 錯(cuò)誤的離散化之后，我們會(huì)丟失有關(guān)幅度和信號(hào)頻率的信息。 由于選擇了錯(cuò)誤的離散頻率，已知特征的確定周期性信號(hào)會(huì)變化為未知特征的隨機(jī)非周期性信號(hào)。

從以上知識(shí)中得出兩個(gè)合乎邏輯的問題：“在離散價(jià)格序列時(shí)，我們是否犯了錯(cuò)誤？” 和 “價(jià)格序列是離散信號(hào)還是連續(xù)信號(hào)，其參數(shù)是什么？”

答案并不簡(jiǎn)單，而是非常重要的。