Jun Maeda · 2026 · arXiv (Cornell University)
DOI: 10.48550/arxiv.2610.04990 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF
Chúng tôi nghiên cứu khi nào để mua một cổ phiếu mà sau đó sẽ được bán tối ưu, khi giá theo một phong trào Brownian đa trượt hình học có mức độ lệch mô hình hỗ trợ và kháng cự. Phần thưởng cho việc mua là phần thưởng xuất phát của vấn đề thanh lý được giải quyết trong một giấy đồng hành. Phần thưởng này là nghiêm ngặt $r$-subharmonic bên trong khu vực tiếp tục xuất phát, vì vậy mua là tối ưu chỉ ở các cấp độ nơi giá được đẩy lên, và vấn đề nhập giảm đến một hữu hạn có giá trị là một vỏ bê tông trên cùng của nhiều điểm hữu hạn. Với một hỗ trợ và một kháng cự, quy tắc tối ưu là để mua chính xác tại hỗ trợ, trong mỗi chế độ xuất phát, với một giá trị rõ ràng.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
We study when to buy a share that will later be sold optimally, when the price follows a geometric multi-skew Brownian motion whose skew levels model support and resistance. The reward for buying is the exit premium of the liquidation problem solved in a companion paper. This premium is strictly $r$-subharmonic inside the exit continuation region, so buying is optimal only at levels where the price is pushed upward, and the entry problem reduces to a finite one whose value is an upper concave hull of finitely many points. With one support and one resistance, the optimal rule is to buy exactly at the support, in every exit regime, with an explicit value.
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
Topics: Continuation, Mathematics, Skew, Geometric Brownian motion, Brownian motion, Mathematical economics
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.04990, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange