جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Cumulant؟

Definition 6.9 Quantitative Methods · الفصل 6 — Jump Processes

The nn-th cumulant κn\kappa_n of a random variable is the nn-th derivative at zero of its cumulant generating function ln⁡E[esX]\ln\E[e^{sX}]; κ1\kappa_1 is the mean, κ2\kappa_2 the variance, κ3/κ23/2\kappa_3/\kappa_2^{3/2} the skewness and κ4/κ22\kappa_4/\kappa_2^2 the excess kurtosis.

Left: probability that one day’s return falls by at least x, on a _10 scale, for a Gaussian with the market’s daily standard deviation (0.98%) and for the chapter’s jump-diffusion with the same variance; at 20% (dashed) they differ by 88 orders of magnitude. Right: the jump-diffusion’s excess kurtosis over horizons of 1 to 252 days, from its cumulants and from 400 000 simulated returns per horizon. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
Figure 6.3. Left: probability that one day’s return falls by at least xx, on a log⁡10\log_{10} scale, for a Gaussian with the market’s daily standard deviation (0.98%) and for the chapter’s jump-diffusion with the same variance; at 20% (dashed) they differ by 88 orders of magnitude. Right: the jump-diffusion’s excess kurtosis over horizons of 1 to 252 days, from its cumulants and from 400 000 simulated returns per horizon. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
اقرأ في الفصل →