预印本前沿

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1 篇论文

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Regularized Learning for Fractional Brownian Motion via Path Signatures

Ali Mohaddes · Francesco Iafrate · Johannes Lederer首次提交 2025-06-19 · 修订 2025-06-19 · v1arXiv预印本

基于路径签名的分数布朗运动正则化学习AI 解读

Fractional Brownian motion (fBm) extends classical Brownian motion by introducing dependence between increments, governed by the Hurst parameter $H\in (0,1)$ . Unlike traditional Brownian motion, the increments of an fBm are not independent. Paths generated by fractional Brownian motions can exhibit significant irregularity, particularly when the Hurst parameter is small. As a result, classical regression methods may not perform effectively. Signatures, defined as iterated…Fractional Brownian motion (fBm) extends classical Brownian motion by introducing dependence between increments, governed by the Hurst parameter $H\in (0,1)$. Unlike traditional Brownian motion, the increments of an fBm are not independent. Paths generated by fractional Brownian motions can exhibit significant irregularity, particularly when the Hurst parameter is small. As a result, classical regression methods may not perform effectively. Signatures, defined as iterated…

宏观 · 时间序列正则化与变量选择

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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