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Lecciones de Finanzas
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Procesos estocásticos

Monte Carlo tira los dados; los procesos estocásticos son el reglamento que decide qué dados, cómo están cargados y por qué la trayectoria importa más que la tirada.

Las matemáticas de cómo los precios deambulan a lo largo del tiempo — paseos aleatorios, martingalas, cadenas de Markov, movimiento browniano, la intuición del lema de Itô, movimiento browniano geométrico, reversión a la media (Ornstein–Uhlenbeck) y difusión con saltos — y qué dice realmente una ecuación diferencial estocástica.

En Monte Carlo fabricasteis el mañana tirando los dados diez mil veces — pero algo les decía siempre a esos dados qué hacer. Los procesos estocásticos son donde dejáis de confiar en esa pequeña receta de deriva y volatilidad y empezáis a entenderla: Monte Carlo tira los dados; los procesos estocásticos son el reglamento que decide qué dados, por qué esos dados y qué garantías os compran.

Subiendo peldaño a peldaño, este tema cubre:

Se cierra con un examen calificado. Domina esto y habrás aprendido el idioma nativo de las finanzas cuantitativas — todo modelo de valoración de opciones, de estructura temporal y todo motor de riesgo de aquí en adelante está escrito en ecuaciones diferenciales estocásticas, y el resto del campo deja de ser magia y empieza a ser gramática.

En este tema

  1. 1 Qué es un proceso estocástico Un proceso estocástico como toda una familia de variables aleatorias desplegándose en el tiempo: trayectorias muestrales frente a la distribución transversal, filtraciones y el flujo de información, e incrementos, estacionariedad y por qué los quants modelan rentabilidades en lugar de precios. 9 min
  2. 2 Paseos aleatorios y martingalas El paseo aleatorio simple y su dispersión √t, deriva frente a ausencia de deriva, la propiedad de martingala (juego justo) vía esperanza condicional, y por qué los mercados eficientes se comportan como martingalas. 9 min
  3. 3 Cadenas de Markov La propiedad de Markov sin memoria, las matrices de transición, las transiciones de n pasos como potencias de matrices, las distribuciones estacionarias, y cómo los mercados con cambio de régimen modelan los estados alcista, bajista y de crisis con una sola matriz estocástica. 9 min
  4. 4 Movimiento browniano El movimiento browniano como límite de escala de un paseo aleatorio: incrementos gaussianos independientes, trayectorias continuas pero no diferenciables en ningún punto, varianza que crece como t, variación cuadrática igual a t y movimiento browniano aritmético con deriva. 9 min
  5. 5 Lema de Itô y ecuaciones diferenciales estocásticas Qué dice una ecuación diferencial estocástica — una deriva determinista más una difusión aleatoria —, por qué el cálculo ordinario se rompe sobre el movimiento browniano, cómo el lema de Itô añade el término de corrección ½σ², y por qué resolver la EDE de una acción da movimiento browniano geométrico y precios lognormales. 10 min
  6. 6 Reversión a la media y saltos El proceso de Ornstein–Uhlenbeck con reversión a la media y su vida media, los modelos de difusión con saltos (Merton) para colas gruesas y riesgo de gap, y cómo elegir el proceso adecuado para cada activo. 9 min
  7. 7 Procesos estocásticos — Examen final El examen final calificado de Procesos estocásticos: paseos aleatorios y martingalas, cadenas de Markov y distribuciones estacionarias, movimiento browniano y variación cuadrática, lema de Itô y la corrección ½σ², movimiento browniano geométrico, reversión a la media (Ornstein–Uhlenbeck) y difusión con saltos. 15 min

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