Math 计算金融学必修数学？

我没有很强的数学背景，但我很想研究一些计算金融问题。我得到了“计算金融学入门课程，不费吹灰之力。” “彼得·福赛斯，但我还是很难理解他说的话

这门课程要求的数学先决条件是什么

我想弄明白。

看看，它会告诉你：

一般来说，填补空缺的个人 计算金融领域的职位是 被称为“数量”，指的是 必须具备的定量技能 完成这项工作。明确地 C++编程知识 语言，以及 随机微积分、多元微积分的数学子领域， 线性代数，微分 方程、概率论和 统计推断经常被忽略 对于这种情况，级别要求 位置。C++已成为主导 语言有两个主要原因，即 计算密集型 许多算法和算法都集中在 库而不是应用程序

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看看人工智能可能会很有趣，因此数学逻辑也会很有趣，比如神经网络、模式匹配、知识数据库、推理等等。我毕业于数学专业。在这样的背景下，你链接到的那本书是一个导论，它是无痛的。没有这个背景，这仍然是一个介绍，希望痛苦不是痛苦。（你已经活了足够长的时间，可以在这里问一个关于它的问题，这表明事实并非如此。）

我阅读了您链接到的PDF的前36页（即第4章）。它的技术性很强，我发现了以下数学领域

• 第一学期微积分
• 第二学期微积分
• 线性代数（只是一点点）
• 概率

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微积分主要用于计算概率相关的东西，因此如果你想深入研究这些东西，那么我建议你从代数概率开始，然后通过微积分来学习。

你需要一些微积分、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·威尔莫特的介绍很好。这将为您提供上述主题的参考资料，以及收集必要的想法，以便对定量金融有一个基本的了解。

我从一本书中得到了很多信息。你确实需要很多“基础数学”，包括其他回答中提到的每一个主题。问题是，计算金融学是无情的数学，你知道的数学越多，你的境况就会越好

成为真正的quant所需的技能，而不仅仅是在quant公司工作的IT程序员：

• 随机演算
  • 几何布朗运动
  • 布莱克斯科尔斯
  • 风险中性措施
• 测量理论
  • 西格玛代数
  • 积分
• 概率
  • 期望值
• 经济学
  • 时间序列（ARMA（p，q），MA（p），AR（p））
• 计算的
  • 蒙特卡罗
  • 有限差分法

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首先，你应该了解概率（组合数学、概率密度函数PDF、随机变量）、PDF的类型，并学习微积分-微分、积分和偏导数。它们在概念上相当简单。 矩阵帮助您解联立线性方程组

对于非线性模型，在本质上，大多数过程都是非线性的，这取决于你的严格程度，你可以让事情变得像你想要的那样复杂

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自信是非常重要的。

我非常喜欢阅读卡内基梅隆大学计算金融专业硕士课程的教学大纲。史蒂文·史莱夫为金融学写了一本很好的随机微积分教科书。你可以看到详细的课程描述

我喜欢“保罗·威尔莫特论定量金融，第二版”。这是一个三卷集，有很多好的数学和解释，以一种容易理解的方式呈现。我在YouTube上上传了第一卷中的概念视频，查看它们

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然后我会推荐阅读马克·乔希的书《数学金融的概念和实践》，并完成所有的练习和计算机项目。这里有很多很棒的东西。

“计算金融”指的是用计算机做金融。我想OP确实想编写这样一个系统，而不仅仅是用Excel做一些图表之类的@Kujaya:也许重新措辞，包括你打算在这个领域编程？请考虑参与定量金融栈交换建议：谢谢，这有帮助。既然你是一名数学家，请你完成pdf并告诉我们这门学科涉及的数学知识好吗？@David Locke:至少加上偏微分方程和随机微积分。@kunjaan:如果你能算出偏微分方程和随机微积分，那就足够你费劲阅读整个文档了。但这不是随便说说。与维基百科的文章不同，你提到的大多数话题与定量分析师完全无关。@jon如果你在对冲基金工作，就不会了。