对 Table 2.1: Classification of random walk and martingale hypothses 的理解
此表主要说明的是随机变量无关的三个层次，看起来比较难以理解，主要是由于所用的分类方式不同于教科书上常用的分类方式。
在陈强老师的《高级计量经济学及Stata应用》一书中曾经解释过随机变量无关的三个层次，分别是
1.        相互独立,随机变量X和Y的联合分布密度等于边缘密度的乘积  pdf(X,Y)=pdf(X|Y)*pdf(Y|X)
2.        均值独立 如果E(Y|x)=E(Y)，即Y基于X的条件期望值与X无关，那么Y均值独立于X
此处注意两点，均值独立不是对称的；商是均值独立的特殊情况
3.        不相关 Cov(X,Y)=0，即Proj(X|Y)与Y无关
这三个条件是逐一减弱的，即1推出2推出3，推倒过程请参见陈老师的书
Table 2.1 还蕴含着如下关系
Cov[f(X),g(Y)]=0,对任意 f()和任意g()成立等价于情况1
Cov[f(X),g(Y)]=0,对任意 f()和任意线性g()成立等价于情况2
Cov[f(X),g(Y)]=0,对任意线性 f()和任意线性g()成立等价于情况3