为什么对 $W^2$ 应用伊藤引理会产生额外的 dt 项？

视频通过解释伊藤积分用于跟踪市场波动并为期权定价提供支持，从而将其与金融联系起来。它用一个风格化的随机价格路径直观地表示了这一点。

适用条件：上下文是将随机微积分应用于金融市场。

经典积分对平滑且可预测的量求和，例如累积稳定的债券利息，在视觉上表示为平滑曲线下方的面积。随机积分对高度不规则的随机运动求和，例如剧烈的股票价格跳跃，在视觉上描绘为对锯齿状、不稳定路径下方的面积求和。

适用条件：经典积分适用于确定性的平滑函数。；随机积分适用于具有非平滑、随机路径的过程。

伊藤积分被定义为将时间划分为小区间时的和的极限。在每个区间内，将该区间起点处的随机过程值乘以该区间内过程的增量。

适用条件：积分器是鞅，通常是布朗运动。；被积函数必须适应积分器的滤子。

在公式 $\frac{1}{2}W(T)^2 - \frac{1}{2}T$ 中，项 $\frac{1}{2}W(T)^2$ 取决于路径的终端位置，而项 $-\frac{1}{2}T$ 是来自随时间累积的随机性的修正。

适用条件：该公式是评估伊藤积分 $\int_0^T W\,dW$ 的结果。；$W(T)$ 是布朗运动在时间 $T$ 的值。；$T$ 是经过的时间。

标准布朗运动对其自身的伊藤积分的闭式值为 $\frac{1}{2}W(T)^2 - \frac{1}{2}T$。该结果是通过对 $W^2$ 应用伊藤引理，在区间 $[0, T]$ 上积分所得的微分恒等式，并利用初始条件 $W(0)=0$ 推导得出的。

适用条件：$W(t)$ 是标准布朗运动。；积分在 $0$ 到 $T$ 之间求值。；该积分在伊藤意义下解释。