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1 Primary & Middle School Mathematicsकक्षा 1–9 ऑनलाइन 2 High School Mathematicsकक्षा 10–12 ऑनलाइन 3 University Mathematics — Year 1स्नातक वर्ष 1 ऑनलाइन 4 University Mathematics — Year 2स्नातक वर्ष 2 ऑनलाइन 5 University Mathematics — Year 3स्नातक वर्ष 3 ऑनलाइन

1 Primary & Middle School Physicsकक्षा 1–9 ऑनलाइन 2 High School Physicsकक्षा 10–12 ऑनलाइन 3 University Physics — Year 1स्नातक वर्ष 1 ऑनलाइन 4 University Physics — Year 2स्नातक वर्ष 2 ऑनलाइन 5 University Physics — Year 3स्नातक वर्ष 3 ऑनलाइन

1 Primary & Middle School Biologyकक्षा 1–9 ऑनलाइन 2 High School Biologyकक्षा 10–12 ऑनलाइन 3 University Biology — Year 1स्नातक वर्ष 1 ऑनलाइन 4 University Biology — Year 2स्नातक वर्ष 2 ऑनलाइन 5 University Biology — Year 3स्नातक वर्ष 3 ऑनलाइन

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsबाज़ार ऑनलाइन 2 Markets II: Rates, FX and Creditबाज़ार ऑनलाइन 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoबाज़ार ऑनलाइन 4 Quantitative Methodsविधियाँ ऑनलाइन 5 Derivatives and Volatilityडेरिवेटिव्स ऑनलाइन 6 Rates, Credit, XVA and Riskब्याज दरें, क्रेडिट और जोखिम ऑनलाइन 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosअनुसंधान ऑनलाइन 8 Strategies I: Equities and Futuresरणनीतियाँ ऑनलाइन 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksरणनीतियाँ ऑनलाइन 10 Microstructure and Executionनिष्पादन ऑनलाइन 11 Market Making and High-Frequency Tradingमार्केट मेकिंग ऑनलाइन 12 Machine Learning for Marketsमशीन लर्निंग ऑनलाइन 13 Low-Latency Softwareतकनीक ऑनलाइन 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureतकनीक ऑनलाइन 15 Research, Data and Risk Platformsतकनीक ऑनलाइन 16 The Desk and the Firmफ़र्म ऑनलाइन 17 The Industry: Firms, Roles and Careersकरियर ऑनलाइन 18 The Interview Bookकरियर ऑनलाइन

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Quantitative Finance · शब्दावली

Stochastic-local volatility model क्या है?

Definition 20.9 Derivatives and Volatility · अध्याय 20 — FX Derivatives

A stochastic-local volatility model (SLV) lets the underlying’s volatility be the product of a function of time and spot and a stochastic factor:

\frac{dS_t}{S_t}=(r_d-r_f)\,dt+L(t,S_t)\sqrt{v_t}\,dW^1_t,\qquad dv_t=\kappa(\bar v-v_t)\,dt+\lambda\eta\sqrt{v_t}\,dW^2_t,

with a mixing weight $\lambda\in[0,1]$ scaling the volatility of variance: $\lambda=0$ reduces the model to local volatility and $\lambda=1$ with $L(t,S)=1$ to Heston.

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