Le processus de Wiener, processus stochastique en temps continu, est un processus :
Markovien c’est-à-dire que la distribution de probabilités ne dépend que de l’information courante et non de celle passée152,
dont les accroissements sont indépendants entre deux instants et ,
dont les changements sont supposés normalement distribués.
Le processus de Markov est défini non seulement par un ensemble généralement fini d’états mais aussi par une loi dynamique. Cette dernière est représentée par une matrice de probabilités de transition déterminant la probabilité que le système passe des états à dans un intervalle de temps donné. Par conséquent, l’ensemble des états de la nature est partitionné en deux groupes : ceux transitoires dont la probabilité de retour tend vers zéro et ceux récurrents dont la probabilité de retour tend vers l’unité lorsque le temps tend vers l’infini.
Les variables aléatoires ne sont donc pas corrélées.