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类似地,我们得到了Y的最优性*在自适应策略的类X(y,[0,T])中。这就完成了证明。现在,我们推导出了类X(X,[0,T])内E[C(X | Y)]最优性的一阶条件以及给定Y∈ X(y,[0,T])。第一个结果是以下命题,对于价格影响指数衰减的特殊情况,该命题扩展了[18,定理2.11],其中,对于Y=0和θ=0,X的最优性∈ Xdet(x,[0,T])用Fredholm积分方程表示。提案4.10。设x,y∈ R和Y∈ 给出Xdet(y,T)。然后是战略X*∈ Xdet(x,[0,T])使清算成本C(x | Y)比x最小∈ Xdet(x,[0,T]),当且仅当存在常数η∈ 因此,对于所有t∈ [0,T],Z[0,T]e-ρ| t-s | dX*s+Z[0,t)e-ρ(t-s) dYs公司+Yt+2θ十、*t=η。(9) 证明。首先假设X*将清算成本C(X | Y)减至最小∈ Xdet(x,[0,T])。我们的目标是∈ [0,T]和定义Z∈ Xdet(0,[0,T])乘以Zs={s≥t}-{s≥t} 。初始值为Z0的容许策略Z-= 0通常称为“往返”。X的最优性*意味着函数f(α):=C(X*+ αZ | Y)=C(X*, 十、*) + C(X*, Y)+C(X*, Y)+αC(Z,Z)+θC(X*, 十、*)+ αC(Z,X*) + αC(Z,Y)+αC(Z,Y)+2αθC(Z,X*) + αθC(Z,Z)(10)在α=0时具有最小值。这里我们使用了分解(6)。因此,0=df(α)dαα=0=C(Z,X*) + C(Z,Y)+C(Z,Y)+2θC(Z,X*)=Z[0,T]e-ρ| t-s | dX*s-Z[0,T]e-ρ| t-s | dX*s+Z[0,t)e-ρ(t-s) dYs公司-Z[0,t)e-ρ(t-s) dYs公司+年初至今-Yt+2θ十、*T- 2θ十、*t、 因此,如果我们让η:=Z[0,t]e,那么,(9)如下-ρ| t-s | dX*s+Z[0,t)e-ρ(t-s) dYs公司+Yt+2θ十、*t、 相反,我们现在假设X*∈ Xdet(x,[0,T])满足(9),并证明x*是最佳的。为此,我们采取任意的“往返”Z∈ Xdet(0,[0,T])。
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