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数学のバックグラウンドはあまりありませんが、金融計算の問題に取り組みたいと思っています。Peter Forsyth の「An Introduction to Computational Finance Without Agonizing Pain」を入手しましたが、それでも彼の言うことを理解するのはかなり困難でした。

このコースに必要な数学の前提条件は何ですか?

私はこの種の論文を理解したいと思っています。

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最低限、微積分、線形代数、確率、統計、数値解析、モンテカルロ法、偏微分方程式、確率計算が必要です。良い入門書は、Paul Wilmott のPaul Wilmott Introduces Quantitative Financeです。これにより、前述の主題の参照が提供されるだけでなく、クオンツ ファイナンスの基本的な理解に必要なアイデアがまとめられます。

于 2009-07-28T16:08:47.473 に答える
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私は数学を専攻して卒業しました。その背景であなたがリンクした本は紹介であり、それは痛みがありません。その背景がなくても、それはまだ紹介であり、うまくいけば、痛みは苦痛ではありません。（あなたがここでそれについて質問するのに十分長く生き残ったということは、そうではないことを示唆しています。）

リンクしたPDFの最初の36ページを読みました（つまり、第4章まで）。それは非常に技術的であり、私は数学の次の分野を見つけました。

  • 前学期の微積分
  • 後期微積分
  • 線形代数（ほんの少し）
  • 確率

ほとんどの場合、微積分は確率に関連するものを計算するために使用されるため、このようなものに飛び込むことに真剣に取り組んでいる場合は、代数の確率から始めて、微積分を進めておくことをお勧めします。

于 2009-07-28T15:58:28.770 に答える
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ウィキペディアのエントリを見ると、次のことがわかります。

一般に、計算金融の職に就く個人は「クオンツ」と呼ばれ、仕事を遂行するために必要な定量的スキルを指します。具体的には、C++ プログラミング言語の知識と、 確率計算、多変量計算、線形代数、微分方程式、確率論、統計的推論の数学的サブフィールドの知識が、このようなポジションの初心者レベルの必須条件であることがよくあります。C++ が支配的な言語になった主な理由は 2 つあります。それは、多くのアルゴリズムの計算集約的な性質と、アプリケーションではなくライブラリに重点が置かれていることです。

ニューラル ネットワーク、パターン マッチング、知識データベース、推論などの人工知能、したがって数学的論理を調べることは興味深いかもしれません。

于 2009-07-28T13:07:17.160 に答える
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私が多くのことを学んだ本はTime Series Analysisでした。他の回答で言及されているすべてのトピックを含む、多くの「基本的な数学」が必要です。問題は、計算金融は執拗に数学的であり、多くの場合、数学を知れば知るほど、より良い結果が得られるということです.

于 2009-07-31T21:41:20.613 に答える
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クオンツ企業で働く IT プログラマーだけでなく、真のクオンツになるために必要なスキル:

  • 確率計算
    • 幾何学的ブラウン運動
    • ブラック・ショールズ
    • リスク中立策
  • 測定理論
    • シグマ代数
    • 積分
  • 確率
    • 期待
  • 計量経済学
    • 時系列 (ARMA(p,q)、MA(p)、AR(p))
  • 計算
    • モンテカルロ
    • 有限差分法
于 2010-09-22T02:01:15.517 に答える
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「量的金融に関するポール・ウィルモット、第2版」が好きでした。これは 3 巻セットで、多くの優れた数学と説明がわかりやすい方法で提示されています。第1巻のコンセプト動画をYouTubeに上げていますので、よろしければご覧ください。 http://www.youtube.com/user/NathanWhitehead

それから、Mark Joshi の著書「The Concept and Practice of Mathematical Finance」を読み、すべての演習とコンピューター プロジェクトに取り組むことをお勧めします。そこには素晴らしいものがたくさんあります。

于 2011-07-25T22:33:38.510 に答える
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私は、カーネギー メロン大学のコンピューテーショナル ファイナンスのプロフェッショナル マスター プログラムのシラバスを読むのがとても好きです。Steven Shreve は、Stochastic Calculus for Finance という優れた教科書を執筆しています。詳しいコース説明はこちら

于 2011-07-25T22:21:35.070 に答える
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まず、確率 (組み合わせ論、確率密度関数 PDF、確率変数)、PDF の種類を理解し、微積分、積分微分、偏微分などの微積分に取り組みます。それらは概念的にかなり単純です。行列は、連立一次方程式を解くのに役立ちます。

非線形モデルの場合、本質的に、ほとんどのプロセスは非線形であり、厳密さに応じて、必要に応じて物事を複雑にすることができます。

自信は非常に重要です。

于 2011-01-03T03:12:40.720 に答える