維納過程和伊藤引理

一、隨機過程：一個變量的值以某種不肯定的形式隨時間變化，咱們稱該變量服從某種隨機過程。

二、馬爾科夫過程(Markov process)：是一個特殊類型隨機過程，其中只有標的變量的當前值與將來的預測有關，而變量的歷史值以及變量從過去到如今的演變方式與將來的預測無關。一般被假設股票價格服從馬爾科夫過程。

三、弱型市場有效性指出，一種股票的當前價格包含了過去價格的全部信息。

四、維納過程是一種指望值爲0，方差率爲每一年1.0的特殊馬爾科夫過程。有時也稱爲布朗運動。dz = ε * (dt)**0.5

五、在隨機過程當中，變量在每單位時間內變化的指望值叫作變量的漂移率，方差叫作方差率。廣義維納過程: dx = a*dt + b*dz

六、伊藤過程是一種更爲廣義的維納過程，其中a和b爲變量x和時間t的函數，表達式爲：dx = a(x,t)dt + b(x,t)dz