带跳的严格局部鞅

人们通常认为，尽管如此，人们始终“了解”价格过程，尤其是当交易时间发生频率较高时，更是如此。在现代，高频交易是一种更为常见的事件，并且是高频交易。然而，这是一个小小的飞跃，通过仅在交易时间查看流程而获得的过滤，对一个人拥有的信息进行建模更为精确，这是一个符合第4.1段中给出的“示例系列”的框架。因此，这些过滤收缩模型可以通过对应于交易时间和定价网格交叉时间的过滤收缩来模拟连续时间模型和“离散时间”模型之间的联系。这有助于对[19]中表达的观点给出更精确的含义。参考文献[1]T.Aven，1985，《确定计数过程补偿器的定理》，斯堪的纳维亚统计杂志，12，69-72。[2] F.Biagini、H.F¨ollmer和S.Nedelcu，20 13，关于移位鞅测度和泡沫的诞生，作为一种可在atfm上获得的预印子。马蒂马蒂克。尤尼·明钦。de.[3]P.Br\'emaud和M.Yor，1978，过滤和概率度量的变化，Z。瓦赫施林利克斯泰利。格比特，45269-295。[4] O.Chybiryakov，2007，It^O的积分公式f或带跳跃的严格局部鞅，s\'emi naire de Probabilit\'es XL，斯普林格数学讲座1899，375-388。[5] A.Cox和D.Hobson，2005年，本地市场，泡沫和期权，金融和随机，9477-492。[6] F.Delbaen和W.Schachermayer，1998，资产定价理论中几个问题的简单反例，数学金融，8（1）：1-11。[7] F.Delbaen和H.Shirakawa，2002，正差价过程的无套利条件，亚太金融市场，9:159-168。[8] H。

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