计算金融所需的数学？

我没有很强的数学背景,但我很乐意研究一些计算金融问题.我得到了Peter Forsyth的"计算金融简介而没有痛苦的痛苦",但我仍然很难按照他的说法去做.

本课程所需的数学先决条件是什么？

我想弄清楚这些论文.

你想要一些微积分,线性代数,概率,统计,数值分析,蒙特卡罗方法,偏微分方程和随机微积分.保罗·威尔莫特(Paul Wilmott)的保罗 ·威尔莫特(Paul Wilmott)推出了量化金融(Quantitative Finance).这将为您提供上述主题的参考,并汇集必要的想法,以便对量化金融有一个基本的了解.

查看维基百科条目,它会告诉您:

一般来说,填补计算金融职位的人被称为"量子",指的是执行工作所需的定量技能.具体而言,C++编程语言的知识,以及随机微积分,多元微积分,线性代数,微分方程,概率论和统计推断的数学子领域的知识 通常是这种位置的入门级必需品.C++已经成为主要语言,主要有两个原因,即许多算法的计算密集性以及对库而不是应用程序的关注.

看一下人工智能,以及数学逻辑,如神经网络,模式匹配,知识数据库,推理,......

我毕业于数学专业.在这个背景下,你链接的书是一个介绍,它是无痛的.没有这种背景,它仍然是一个介绍,希望痛苦不是痛苦.(你已经活了很长时间才能在这里问一个关于它的问题,这表明它不是.)

我阅读了您链接到的PDF的前36页(即通过第4章).它技术性很强,我发现我的数学领域如下.

第一学期的微积分

第二学期微积分

线性代数(只是一点点)

可能性

大多数情况下,微积分用于计算与概率相关的事物,所以如果你对潜入这些东西感到厌烦,那么我建议你从代数概率开始,然后通过微积分工作.

我受益匪浅的一本书是《时间序列分析》。您确实需要很多“基础数学”，包括其他回复提到的每个主题。事实是，计算金融是无情的数学，而您经常知道的数学越多，您的生活就会越好。