Vamos $(W_t)$ ser un estándar, el movimiento Browniano y el $a>0$. Definimos $X_t=e^{aW_t-\frac{1}{2}a^2}$. Entonces, el proceso $(X_t)$ es una adaptación y la integración, que son las dos primeras condiciones de ser una martingala. Finalmente, para cualquier $s<t$,
\begin{align*}
\mathbb{E}\left[ X_t\mid\mathcal{F}_s\derecho] &= \mathbb{E}\left[ e^{aW_t-\frac{1}{2}a^2t}\mid\mathcal{F}_s\derecho] \\
&= e^{-\frac{1}{2}a^2(t-s)}\mathbb{E}\left[ e^{aW_t-\frac{1}{2}a^2}\mid\mathcal{F}_s\derecho] \\
&= e^{-\frac{1}{2}a^2(t-s)}\mathbb{E}\left[ e^{a(W_t-W_s)}e^{aW_s-\frac{1}{2}a^2}\mid\mathcal{F}_s\derecho] \\
&= e^{-\frac{1}{2}a^2(t-s)}\mathbb{E}\left[ e^{a(W_t-W_s)}\right] e^{aW_s-\frac{1}{2}a^2} \\
&= e^{aW_s-\frac{1}{2}a^2}\\
&= X_s.
\end{align*}
Tenga en cuenta que el incremento de $W_t-W_s\sim N(0,t-s)$ es independiente de $\mathcal{F}_s$ y por lo tanto el acondicionamiento de $\mathcal{F}_s$ se puede quitar. Además, $\mathbb{E}\left[ e^{a(W_t-W_s)}\right]=e^{\frac{1}{2}a^2(t-s)}$. Por otro lado, $W_s$ es $\mathcal{F}_s$ medibles (es decir, conocidos en el momento $s$ y por lo tanto pueden ser tomados de la esperanza condicional.