j*****4
发帖数: 292 | 1 X_t need not to be a martingle, but a local martingle. |
|
k**********4
发帖数: 16092 | 2 do u have a phd in stat? shut the fuck up and listen
if you don't. only random selection is total no-memory, both makov chain
and martingle depends on previous values. |
|
j***b
发帖数: 5901 | 3 其实看到TZA,TNA这些东西跌的很豪迈没有任何意义。不要以为short它们就是sure
money。TZA前几天翻倍了，这就意味着如果你当时只有用1/3的仓位去short才能不暴仓
。而1/3的仓位那收益就大打折扣了。更不用说09年的时候TZA涨到4倍（和前面理论最
低值比较），这就是说你只有short 1/7的仓位才能不暴仓。这还是假设你没有任何其
它的长仓。
只short 1/7的TZA很有可能会大大under perform market的。
其实赚钱的trade不可能是完全基于这些 direvative 的。必须有对市场的预测或者是
arbitrage. 因为如果假设市场是Martingale的话那大家完全可以不用炒股了，因为不可
能从Martingle市场挣钱这是已经在数学上证明了的。 |
|
a*****k
发帖数: 704 | 4 maybe it's true.But the things inside of the sup is not a martingle,
so I don't how to apply it...
could you elaborate? |
|
J*******g
发帖数: 267 | 5 the answer for the second one should be A*B*(A-B)*(7*A^2 + 20*A*B+7*B^2)/45
firstly, E[\tau*B_\tau^n] is computable for any n \in N
secondly, use Hermite martingle with n=5, i.e. B_\tau^5-10*\tau*B_\tau^3+15*
\tau^2*B_\tau is a martingale
then compute E[\tau^2*B_\tau] |
|
|
j*****4
发帖数: 292 | 7 What I know is f() need to be square integrable, otherwise, the E(X_t) even
does not exist and X_t becomes a martingale only locally.(without considerin
g the property in infinity). The defination of local martingle arises accord
ingly. |
|
B****n
发帖数: 11290 | 8 Markov process是說下一刻的條件分布(conditional on the past history) 只和上一
時刻的值有關
Martingale 只是一個公賭的性質 考慮下一刻的條件期望值 (conditional on the
past history) 只和上一刻的值有關 而不考慮整個distribution 也就是說下一刻
conditional distribution 可以和所有之前的history都有關係
所以很清楚的是 要找一個martingale的例子 和之前整個history有關 而不是只和上一
刻有關 這種例子很容易找 隨便一個martigale Xn 給一個stoping rule 則X_{Tn}大都
可以滿足所要求的
比方說Xn=C1+C2+...+Cn, Ci iid P(Ci=-1)=P(Ci=1)=1/2
T=1 if C1=1 T=infinity otherwise
Tn=min{T,n}
X_{Tn}是一個Martingle 但是一定不是Marcov process 因為它的conditonal
distribution和X1有關係
... 阅读全帖 |
|
r**a
发帖数: 536 | 9 The key point is which one is related to the martingle and which one is
related to the submartingle.
For the martingale case, all \tau\in[0,T] are optical. So you can choose \
tau=0, which is also consistant to the martingale definition. For the
submartingale case, it is totally different. Only \tau=T is optical.
For the payoff function h we already know that it is related to the
submartingale. The next thing is to see what the function g is related to,
martingale or submartingale? If g is linea... 阅读全帖 |
|
A*****s
发帖数: 13748 | 10 过程太多了，先不贴了，但是找到哪里错了
虽然
dS = rS dt + volS dW，在Q-measure下D(t)S(t)是martingale
但是
dS^2 = (2r+vol^2)S^2 dt + 2volS^2 dW，虽然还是GBM但在Q-measure下D(t)S^2(t)已
经不是martingale了
所以不能把BS公式里的r都简单的换成2r+vol^2，vol都简单换成2vol
简单说S^2根本不是一个traded asset，不能乱套Black Scholes
那我就不懂Joshi的解释了
为什么要通过S^2来做pricing？
直接用Risk Neutral做原始的pay-off不是很容易？
用S^2做也没有任何效益啊。。。麻烦都留在最后怎么找S^2的martingle discount上了啊
而且Joshi的答案最后这一段语焉不详，也没给出个确切的结果来。。。
希望听听大家的意见 |
|
j****q
发帖数: 204 | 11 因为这个是martingle，所以期望只可能是70. |
|
n****1
发帖数: 1136 | 12 之前确实主要研究game theory和decision theory,就是捣鼓各种各样的fixed point
theorem, kolmogorov extension thm, convex analysis等等
以前也学了些martingle, continuous process。看了下BSDE和g-expection,能明白里
面的概念，以及这个主要对应到哪一类的问题，没有被吓倒，花些时间应该可以把这些
弄熟。不过我对于这个问题答案为啥存在，为啥有唯一性，目前没有任何intuition。
请问这种级别的知识是做quant的基本要求吗？还是很前沿很fancy能拿来吹的呢？
Stochastic |
|
|
f****y
发帖数: 243 | 14 已经从事件的概率上给你做了martingle的策略。。。这么大优势。。。不用可惜了，
至于一直亏下去的概率。。。不要管它。。。爆了就爆了 |
|
f****y
发帖数: 243 | 15 已经从事件的概率上给你做了martingle的策略。。。这么大优势。。。不用可惜了，
至于一直亏下去的概率。。。不要管它。。。爆了就爆了 |
|
