fn_registry/python/functions/finance/hawkes_intensity.md

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				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.