Supongamos que existen múltiples medidas de martingala $Q_1$ y $Q_2$ que alcanzan la mínima varianza. Entonces la combinación convexa $Q_* := \frac{1}{2}Q_1 + \frac{1}{2}Q_2$ es también una medida de martingala. Debido a la convexidad estricta de $f(x) = x^2$ se puede demostrar que $$ E_P \left[\frac{dQ_*}{dP}^2 \right] < \frac{1}{2} E_P \left[ \frac{dQ_1}{dP}^2 \right] + \frac{1}{2} E_P \left[ \frac{dQ_2}{dP}^2 \right]. $$
Para que esto sea completamente hermético, hay que utilizar la noción de convexidad uniforme, es decir $f \left(\frac{x+y}{2} \right) < \frac{1}{2} \left( f(x) + f(y) \right) -\epsilon | x - y|$ para algunos $\epsilon$ . Los detalles son tediosos pero no difíciles.
En cualquier caso, tienes una contradicción, y el minimizador debe ser único.