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 Fractional Brownian motion؟

Definition 17.11 Quantitative Methods · الفصل 17 — Linear Time Series

Fractional Brownian motion with Hurst exponent H∈(0,1)H \in (0, 1) is the centred Gaussian process with BH(0)=0B_H(0) = 0 and E[BH(t)BH(s)]=12(t2H+s2H−∣t−s∣2H)\E[B_H(t)B_H(s)] = \frac12(t^{2H} + s^{2H} - |t - s|^{2H}) (Mandelbrot and Van Ness, 1968). For H=12H = \frac12 it is Brownian motion; for H>12H > \frac12 its increments are positively correlated with power-law decay, for H<12H < \frac12 negatively.

Autocorrelations of a long-memory process (ARFIMA with d = 0.3: 20 000 simulated observations and the exact (h) = _i h(i - 1 + d)/(i - d), a straight line of slope 2d - 1 on these axes) and of an AR(1) with the same lag-one autocorrelation, which decays geometrically. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
Figure 17.4. Autocorrelations of a long-memory process (ARFIMA with d=0.3d = 0.3: 20 000 simulated observations and the exact ρ(h)=∏i≤h(i−1+d)/(i−d)\rho(h) = \prod_{i \le h}(i - 1 + d)/(i - d), a straight line of slope 2d−12d - 1 on these axes) and of an AR(1) with the same lag-one autocorrelation, which decays geometrically. Data: the chapter’s tutorial, seeded.
اقرأ في الفصل →