計算金融學的必修數學課程？

Question

我沒有很強的數學背景，但我很樂意去處理一些計算金融問題。我得到了Peter Forsyth的「沒有痛苦的計算金融概論 」，但我仍然很難遵循他所說的話。

本課程要求的數學必備條件是什麼？

我想說明一下these kinds of papers。

Answer 1

看那wikipedia entry，它會告訴你：

一般情況下，誰在計算金融填寫 位置的個體 稱爲「寬客」，指在必要的 定量技能 執行作業。具體而言，在C++編程 語言，以及隨機微積分，多元微積分， 線性代數的 數學子場的 知識，差分 方程，概率論和 統計推斷往往條目 水平要件用於這種一個 的位置。由於兩個主要原因，C++已經成爲主要的 語言，其中 計算密集型的 許多算法和關注 庫而不是應用程序。

這可能是有趣的人工智能，因此數學邏輯看，以及像神經網絡，模式匹配，知識數據庫，推理，...

Answer 2

我畢業的數學系。有了這樣的背景，你所鏈接的這本書就是一個介紹，它是無痛的。沒有那個背景，它仍然是一個介紹，並希望痛苦不是痛苦。 （你已經活了足夠長的時間在這裏問一個關於它的問題表明它不是）

我讀過你鏈接到的PDF的前36頁（即通過第4章）。技術性很強，我發現了以下幾個數學領域。

• 第一學期微積分
• 第二學期微積分
• 線性代數（一點點）
• 概率

天色微積分來計算概率相關的事情，所以如果你是關於潛入這些東西的seroius，我建議你從代數概率開始，然後通過微積分工作。

Answer 3

你需要一些微積分，線性代數，概率，統計學，數值分析，蒙特卡洛方法，偏微分方程和隨機微積分。一個很好的介紹是Paul Wilmott的Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance。這將爲您提供上述主題的參考資料，併爲您提供必要的想法，以便對定量金融有基本的瞭解。

Answer 4

我得到很多的書是Time Series Analysis。你確實需要很多「基礎數學」，包括其他答案提到的每個主題。事情就是計算金融是無情的數學，你知道的數學越多，你就會越好。

Answer 5

，你將需要成爲一個真正的定量技能不只是一個IT程序員的定量公司工作：

• 隨機計算
  • 幾何布朗運動
  • 的Black-Scholes
  • 風險中性測量
• 測量理論
  • 西格瑪代數
  • 積分
• 概率
  • 期望
• Econmetrics
  • 時間序列（ARMA（P，Q），MA（p）的，AR（p））
• 計算
  • 蒙特卡洛
  • 有限差分法

Answer 6

首先，你應該知道的概率（組合學，概率密度函數，隨機變量），類型的PDF和工作你進入微積分的方式 - 微分，積分和偏導數。它們在概念上相當簡單。 Matrix可以幫助您解決聯立線性方程組。

對於非線性模型，在本質上，大多數流程是非線性的，這取決於您的嚴謹性，您可以使事情儘可能複雜。

信心是非常重要的。

Answer 7

我真的很喜歡通讀卡內基梅隆大學計算金融專業碩士課程的教學大綱。史蒂文史瑞夫在隨機微積分金融方面寫了一本很好的教科書。你可以看到詳細的課程說明here

Answer 8

我喜歡「Paul Wilmott在Quantitative Finance，2nd。Ed」。這是一個三卷集，很多好的數學和解釋以可訪問的方式呈現。我在YouTube上發佈了第一卷的概念視頻，並將其檢出。 http://www.youtube.com/user/NathanWhitehead

然後，我會推薦閱讀馬克喬希的書「數學金融的概念和實踐」，並通過所有的練習和計算機項目工作。那裏有很多很棒的東西。