把股价或波动率按天拆散、像抽扑克牌一样重新洗牌，会丢掉“今天与昨天有关”的结构。结果是预测区间看着很窄，实际却经常漏掉真实值。tsbootstrap想补上这块：它把依赖感知的重采样与保形预测——用历史预测误差校准新区间的方法——放进同一套工具链，绕开普通方法对独立同分布数据的依赖。
最直观的证据来自作者的受控实验。在标称覆盖率为90%的强相关AR(1)序列上，普通IID Bootstrap——把各观测视为彼此独立的重采样——实际覆盖率只有27.8%；成段搬运连续数据的区块自助法升至约70%，Sieve方法——先拟合序列的短期动态，再重采样其扰动——达到83.1%。在带波动聚集的AR+ARCH序列上，Sieve达到89.1%。不过，长记忆ARFIMA序列中所有受测方法都表现不佳。换句话说，这不是自动保证可靠区间的按钮，但它把方法选择、诊断、重采样和自适应校准接到了一处，也把失败边界摆在明面上。