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fn_registry/python/functions/finance/hawkes_intensity.md
T
egutierrez 47fac22230 chore: auto-commit (799 archivos)
- .claude/CLAUDE.md
- .claude/commands/subagentes.md
- .claude/rules/INDEX.md
- .mcp.json
- bash/functions/cybersecurity/analyze_dns.md
- bash/functions/cybersecurity/audit_http_headers.md
- bash/functions/cybersecurity/audit_ssh_config.md
- bash/functions/cybersecurity/check_firewall.md
- bash/functions/cybersecurity/detect_suspicious_users.md
- bash/functions/cybersecurity/encrypt_file.md
- ...

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-14 00:28:20 +02:00

2.1 KiB

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path
name kind lang domain version purity signature description tags uses_functions uses_types returns returns_optional error_type imports params output tested tests test_file_path file_path
hawkes_intensity function py finance 1.0.0 pure hawkes_intensity(base_rate: float, hawkes_alpha: float, hawkes_beta: float, event_times: list[float], current_time: float) -> float Calcula la intensidad lambda(t) de un proceso de Hawkes en el tiempo actual. Modela la autocorrelacion temporal de eventos de mercado (rafagas de ordenes).
simulation
hawkes
stochastic-process
montecarlo
finance
point-process
pendiente-usar
false
numpy
name desc
base_rate intensidad de linea base lambda(0) del proceso Hawkes (ej: 1.0 orden/minuto). Tasa base de eventos sin influencia.
name desc
hawkes_alpha magnitud del salto de intensidad por evento (rango: 0.0-1.0). Mayor alpha = mayor excitacion por eventos pasados.
name desc
hawkes_beta velocidad de decaimiento de la memoria (rango tipico: 0.5-3.0). Mayor beta = decaimiento mas rapido, memoria mas corta.
name desc
event_times lista de timestamps de eventos pasados (ej: [0.5, 1.2, 1.8]). Milisegundos o segundos segun escala.
name desc
current_time timestamp actual en la misma escala que event_times (ej: 2.5)
intensidad lambda(current_time) en rango [0.0, infinito). Valores > base_rate indican excitacion por eventos recientes. false
python/functions/finance/finance.py

Ejemplo

intensity = hawkes_intensity(
    base_rate=1.0,
    hawkes_alpha=0.8,
    hawkes_beta=2.0,
    event_times=[0.5, 1.2, 1.8],
    current_time=2.5,
)
# Intensidad > base_rate por excitacion de eventos pasados

Notas

Funcion pura — determinista dado el mismo historial de eventos. hawkes_alpha controla la magnitud del salto de intensidad por evento. hawkes_beta controla la velocidad de decaimiento (mayor beta = decaimiento mas rapido). La condicion de estabilidad del proceso es hawkes_alpha < hawkes_beta. Eventos con ti >= current_time se ignoran automaticamente. Retorna max(0.0, ...) para garantizar intensidad no negativa.