Enlightenment in the shadow

  • 홈
  • 방명록

dW^2 1

Brownian motion(Wiener process)과 quadratic variation

1. Definition of Brownian motion 어떤 실수 값으로 된 랜덤 프로세스(Stochastic process)가 다음의 성질(property)을 따를 때 브라운 운동(Brownian motion)이라 칭한다. 1. $W(0)=0$ 2. $W(t)-W(s) \sim N(0, t-s)$, for t > s 3. $W(t_2)-W(t_1), W(t_3)-W(t_2), \cdots, W(t_n)-W(t_{n-1}) $들은 모두 독립이다. 위 2번째 성질에서 브라운 운동의 증분은 그 정의상 평균은 0, 분산은 time index의 거리가 된다. 즉 다음과 같이 일반화할 수 있다. $$ E[\Delta W] = 0 \\ $$ $$ \begin{align} Var[\Delta W] &= E[(\D..

Finance/Financial Mathematics 2022.04.12
1
더보기
  • 분류 전체보기 (5)
    • Machine Learning (1)
    • Finance (4)
      • Financial Mathematics (4)
      • Finance Modeling (0)
    • Daily (0)

Tag

행렬회전, 테일러 전개, Hamilton Jacobi Bellman equation, stochastic HJB equation, Python, LQR, GBM solution, Ito's lemma, 코딩테스트, GBM variance, 해밀턴 야코비 벨만 방정식, 코테, 파이썬, 계층적구조다중필터링, GBM simulation, GBM mean, 해밀턴 자코비 방정식, 해밀턴 자코비 벨만 방정식, HJB equation, Bellman's Optimality,

최근글과 인기글

  • 최근글
  • 인기글

최근댓글

공지사항

페이스북 트위터 플러그인

  • Facebook
  • Twitter

Archives

Calendar

«   2026/11   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30

방문자수Total

  • Today :
  • Yesterday :

Copyright © Daum Corp. All rights reserved.

티스토리툴바