Hawkes跳跃扩散
时间: 2023-10-23 12:34:04 浏览: 63
Hawkes跳跃扩散是一种统计模型,用于描述随机事件的发生和影响之间的关系。该模型由一个基础强度函数和一个激活函数组成,可以用来模拟和预测高频交易等事件的发生。
根据引用中的研究,J. Carlsson等人使用双变量霍克斯过程进行高频交易预测。霍克斯过程是Hawkes过程的一种特殊形式,用于描述事件发生的激发和反应过程。通过分析交易历史数据,他们可以利用霍克斯过程来预测未来的交易活动。
然而,引用指出,Hawkes过程的对数似然函数计算复杂度较高,特别是对于高频交易目的来说仍然是低效的。为了解决这个问题,引用提出了利用Ogata's modified thinning算法来模拟多维Hawkes过程。这种算法可以显著降低计算复杂度并提高效率。
综上所述,Hawkes跳跃扩散是一种用于描述随机事件发生和影响关系的统计模型。它可以通过使用霍克斯过程进行高频交易预测,并通过Ogata's modified thinning算法来提高计算效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言和Python用泊松过程扩展:霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/123531791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Multi_dimension Hawkes process 的模拟](https://download.csdn.net/download/newbiemath/9881962)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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