本周,我主要专注于对几门专业课程的预习和复习,同时继续深入学习了CQF课程。以下是各项学习内容的详细汇总: 金融数学课程 布朗运动、马氏链:复习了上周学习的布朗运动和马氏链(包括离散和连续时间马氏链),主要通过老师提供的课程笔记和CQF课程的数学教材进行。这一部分的学习结合后续的随机过程课程,加深了我对随机过程在金融数学中应用的理解。 鞅的学习:鞅是我这周重点学习的一个随机过程概念,与概率论紧密相关:在给定过去信息的情况下,未来的期望值等于当前值。是风险评估和管理的重要工具。 习题解决:完成了homework1和applied习题课的练习习题。在解题过程中,这些问题将高等数学的积分计算、概率论和矩阵计算知识紧密结合,并且更加注重公式和定理的推导。其中还有矩阵生成函数和累积分布函数的专业数学证明,我需要在这些领域加强复习和学习。
随机过程课程 - 这门课主要与概率论相关,研究的是更为复杂化的柏松分布和二项分布过程,期间结合期望,协方差,积分等过程来解决问题,也是结合老师的PPT与网上搜集的专业书籍和知识来学习;
金融计量经济学 - 这门课程本周的学习重点是金融数据的统计属性,包括价格回归、分布以及投资组合回报率等。这部分内容主要讲解如何对金融市场数据进行分析,也帮助我理解了如何应用这些统计工具来评估和优化投资决策。
CQF课程的进展 - 在CQF课程中,主要学习了投资组合分布、优化以及矩阵运算,这些知识对于金融工程和风险管理至关重要。还有的综合代码实践,将理论知识应用于实际问题解决中,比如如何利用Python进行矩阵运算与优化,提高了编程能力和量化分析技能。
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