2009-07-28 9 views
11

Nie mam duże doświadczenie matematyczne, ale chciałbym, aby działać na niektórych obliczeniowych problemów finansowych. Dostałem "wstęp do informatycznego finansowania bez agonowania bólu " Petera Forsytha, ale wciąż było mi bardzo trudno podążać za tym, co mówił.Wymagana matematyka dla obliczeniowych finansów?

Jakie są wymagane matematyki przesłanki do tego kursu?

chcę sensu these kinds of papers.

+1

"Obliczeniowe finanse" oznaczają robienie finansów z komputerem. Przypuszczam, że OP chce programować taki system, a nie tylko używać Excela do sporządzania wykresów i podobnych. @kunjaan: Może przeformułować, aby uwzględnić zamiar programowania w tej dziedzinie? –

+1

Proszę rozważyć wniesienie wkładu do wniosku w sprawie finansowania ilościowego stosu wymiany: http://area51.stackexchange.com/proposals/117/quantitative- finance. – Shane

Odpowiedz

6

Spójrz na wikipedia entry i powie to:

Generalnie osoby, które wypełniają stanowiska w finansach obliczeniowej są znany jako „kwantów”, odnosząc się do umiejętności ilościowych niezbędnych do wykonać zadanie . Konkretnie znajomość C++ programowanie języka, a także z matematycznych poddziedzinach stochastycznego rachunku, wieloczynnikowej rachunku, algebry liniowej, różnicowe równania, teorii prawdopodobieństwa i wnioskowania statystycznego są często wejście poziom przybory dla takich pozycja . C++ stał się dominującym język z dwóch głównych powodów, obliczeniowo charakter wielu algorytmów i naciskiem na bibliotek, a nie aplikacji.

To może być interesujące, aby spojrzeć na sztucznej inteligencji, a więc Logika matematyczna, a także, jak sieci neuronowe, pasujące do wzorca, bazy wiedzy, wnioskowania, ...

+0

W przeciwieństwie do artykułu wikipedia, większość poruszanych tematów jest zupełnie nieistotna dla analityka ilościowego. –

+0

@jon Nie, jeśli pracujesz dla funduszu hedgingowego. –

6

ukończyłam ze specjalizacją z matematyki . Na tym tle książka, z którą się łączysz jest wstępem i jest bezbolesna. Bez tego tła wciąż jest wstępem i mam nadzieję, że ból nie jest bolesny. (To, że przetrwałeś wystarczająco długo, aby zadać pytanie tutaj, sugeruje, że tak nie jest).

Przeczytałem pierwsze 36 stron pliku PDF, do którego się przyłączyłeś (tj. Do rozdziału 4). Jest wysoce techniczny i znalazł następujące obszary matematyki.

  • Pierwszy semestr rachunek
  • Drugi semestr rachunek
  • algebry liniowej (tylko trochę)
  • Prawdopodobieństwo

Przeważnie Rachunek służy do obliczania prawdopodobieństwa związane z rzeczy, więc jeśli jesteś seroius o nurkowaniu w tych rzeczach, polecam Ci zacząć od prawdopodobieństwa algebraicznego, a następnie przepracuj swój rachunek przez rachunek różniczkowy.

+0

Dzięki, że pomaga. Skoro jesteś matematykiem, czy mógłbyś dokończyć pdf i powiedzieć nam matematykę, której temat dotyczy? – unj2

+0

@ David Locke: Dodaj PDE i rachunek stochastyczny na minimum. – jason

+0

@kunjaan: Jeśli potrafisz obliczyć PDE i rachunek stochastyczny, to więcej niż wystarczająco, aby przedrzeć się przez cały dokument. Ale to nie jest spacer w parku. – jason

11

Chcesz trochę rachunku, algebry liniowej, prawdopodobieństwa, statystyki, analizy numerycznej, metody Monte Carlo, równań różniczkowych cząstkowych i stochastycznego rachunku na minimalnym poziomie. Dobrym wstępem jest Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance Paula Wilmotta. Zapewni to odniesienia do wyżej wymienionych tematów, a także zbierze niezbędne pomysły, aby mieć podstawową wiedzę na temat finansów ilościowych.

4

Książka, z której mam dużo, to Time Series Analysis. Potrzebujesz dużo "podstawowej matematyki", w tym każdego tematu wspomnianego przez inne odpowiedzi. Chodzi o to, że finanse obliczeniowe są bezustannie matematyczne i im więcej matematyki wiesz często, tym lepiej.

2

Te umiejętności będą potrzebne do bycia prawdziwym ilościowo nie tylko programista pracujący w quant firmy:

  • Stochastic Rachunek
    • geometryczny ruch Browna
    • Blacka-Scholesa
    • Środek neutralny pod względem ryzyka
  • Teoria miar
    • przestrzeń mierzalna
    • całek
  • Prawdopodobieństwo
    • oczekiwania
  • Econmetrics
    • Time Series (ARMA (p, q), MA (s) , AR (p))
  • Computational
    • Monte Carlo
    • Metody różnic skończonych
0

Najpierw należy znać prawdopodobieństwo (kombinatoryki, prawdopodobieństwo gęstość funkcja PDF, zmienna losowa), rodzaje PDF i pracy drogę do rachunku różniczkowego, całkowego i częściowego. Są dość proste koncepcyjnie. Macierz pomaga rozwiązywać równoczesne równania liniowe.

W przypadku nieliniowych modeli, w przyrodzie, większość procesów jest nieliniowa, w zależności od dyscypliny, można tworzyć tak złożone, jak tylko chcesz.

Zaufanie jest bardzo ważne.

1

Bardzo lubię czytać w programie nauczania dla Professional Master's Carnegie Mellon w Computational Finance. Steven Shreve napisał dobry podręcznik w Stochastic Calculus for Finance. Możesz zobaczyć opisy kursów w szczegółach: here

1

Podobało mi się "Paul Wilmott o Quantitative Finance, 2. Ed". To zestaw trzech tomów, dużo dobrej matematyki i objaśnień przedstawionych w przystępny sposób. Przygotowałem filmy z koncepcjami z pierwszego tomu na YouTube, sprawdź je. http://www.youtube.com/user/NathanWhitehead

Wtedy polecam przeczytanie książki Marka Joshi "Koncepcja i praktyka matematyki finansów" i praca nad wszystkimi ćwiczeniami i projektami komputerowymi. Mnóstwo świetnych rzeczy.

Powiązane problemy