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金融數學（financial mathematics），又稱數理金融學、數學金融學、分析金融學，是利用數學工具研究金融，進行數學建模、理論分析、數值計算等定量分析，以求找到金融動內在規律並用以指導實踐。金融數學也可以理解為現代數學與計算技術在金融領域的應用，因此，金融數學是一門新興的交叉學科，發
展很快，是目前十分活躍的前言學科之一。
金融數學的發展曾兩次引發了「華爾街革命」。上個世紀50年代初期，馬科威茨提出**投資組合理論，第一次明確地用數學工具給出了在一定風險水平下按不同比例投資多種**收益可能最大的投資方法，引發了第一次「華爾街革命」，馬科威茨因此獲得了１９９０年諾貝爾經濟學獎。2023年，布萊克和斯克爾斯用數學方法給出了期權定價公式，推動了期權交易的發展，期權交易很快成為世界金融市場的主要內容，成為第二次「華爾街革命」，修斯因此獲得了１９９７年諾貝爾經濟學獎。
「隨著時間變化易變性」和「共同趨勢」兩種新方法分析經濟時間數列給經濟學研究和經濟發展帶來巨大影響。金融數學在我國起步比較晚，但於2023年正式實施的國家「九五」重大專案《金融數學、金融工程、金融管理》，
直接推動了我國金融數學這一交叉學科的興起和發展。
金融數學,運用隨機分析，隨機最優控制，倒向隨機微分方程，非線性分析，分形幾何等現代數學工具研
究以下問題：
（1）不完備金融市場有價**（例如**，期權等衍生工具）的資本資產定價模型，套利定價理論，套期
保值理論及最優投資和消費理論。
（2）利率的期限結構和利率衍生產品的定價理論。（3）不完備金融市場的風險管理和風險控制理論。
直愚：1.概率論
很不幸的事實是,概率論基本上沒有好的中文教材(1998之前,之後我就不清楚了)，
ross的書適合本科和碩士生,勝在例子詳盡，
billingsley的概率論和弱收斂的兩本教材是非常好的入門書，
chung的概率論教材很嚴格,讀起來會有點累，
如果你真的想理解概率論,feller的兩本書是不可不讀的,可以說,從高中水平到博士以上學位的讀者,都會從
中獲益---如果要推選概率論裡面最有影響的教材,feller的書無可比擬，
breiman的書也是經典,概率味比chung的濃，
loeve的書可以作為工具書使用。
2.隨機分析
黃志遠的隨機分析入門是一本很好的書，
嚴加安的鞅論可以做工具書用，
ross的inrto to probability model可以做本科生隨機過程入門,例子很多，
karlin & taylor的兩本書非常適合碩士生用，
resnick的書概率味很不錯，oksendal的書是sde裡面最簡單的，
karatzas shreve有好幾本書,金融數學的博士不可不讀，
revuz yor的連續鞅是很好的書，
protter的書是嚴格隨機分析裡面最容易讀的,文筆很好，
williams的書深入淺出,入門很合適，
chung williams的書比oksendal稍微難一點,作為應用隨機分析的標準教材很不錯。
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3.前面兩個清單是概率類的,但它們是遠遠不夠的
如果你是數學/物理/計算機博士,而希望去華爾街工作,你會有什麼樣的機會呢?首先,期望不要太高,舉個例子,乙個columbia大學的associate prof,做金融工程的(大概比國內大部分"牛人"做的還要好一點),最近跳到了hedge fund,也不得不從entry level做起,原由很簡單: you h**e potential, but you don't know nothing
yet!另外,投行三大業務:underwriting, m&a, trading,做數理的基本和前兩項無緣.
數理出身的人在華爾街去向主要是quant(may lead to a trader position in the future,最好成績是成為star
trader或head quant). quant可以是前台,中臺,後台.一般說來,前台是最重要的工作,風險也大,risk
management和model validation風險小,但bonus也少,屬於技術員
還需要什麼呢?數理方面:統計,特別是時間序列
計算代數,數值演算法
偏微(parabolic and elliptic)
控制論金融方面就要看你想向什麼方向走了,大致上有
income
derivative4. credit derivative5. commodity and fx另外還需要計算機的知識
可以這麼說,沒有人在所有這些方面都是專家,我以後會在我知道一點的方向列一些書單,但一定要記住,即使把所有這些書都讀透了,離成為乙個專家還是很遠,因為金融畢竟遠遠不僅僅是模型.當然,如果你選擇教
書,即使你只懂偏微,你也可以號稱自己是金融界數學專家了,呵呵。
4-控制論
控制論在portfolio selection problem和risk management裡面有很多的應用,optimal stopping在美式
derivative非常重要
金融數學裡面用的主要是隨機控制,和粘性解(因為operator is often degenerate)
經典的隨機控制書是
and rishel, (1975) deterministic and stochastic optimal control.
(1980) controlled diffusion (1989) optimal control of diffusion processes.
and lions, (1982) controle impulsionnel et inequations variationnelles
粘性解的標準文獻是
1. crandall, ishii and lions, user's guide to viscosity solutions of second order partial differential
equations, bull. amer. math. soc. 27 (1992),
and soner, controlled markov processes and viscosity solutions, 1992.
5.數值演算法
首先,finite difference是極其常用的演算法,這方面書籍很多,比如ames...
計算矩陣: golub and van loan, matrix computations, 1996
kushner and dupuis, numerical methods for stochastic control problems in continuous time, 1992.
kushner's markov chain approximation method是控制論裡最有用的演算法rogers and talay, numerical methods in financial mathematics. 1997.**集
kloeden and platen, numerical solution of stochastic differential equations, 1997.偏理論,實用性差一點glasserman, monte carlo methods in financial engineering, 2003這本書非常非常實用,可以說是金融數學
數值演算法的最新經典<-- the post -->
6-時間序列
a guide to econometrics: by peter kennedy可能是最通俗易懂的入門書econometric analysis,by william h. greene和time series analysisby james douglas hamilton是非常標準的教材,許多學校都在用box jerkins的time series analysis:
forecasting & control,當之無愧的經典
time series and dynamic models by christian gourieroux,gourieroux寫了許多書,但似乎他的書不如他的
研究文章水準高
the econometrics of financial markets,by john y. campbell, andrew w. lo, a.
craig mackinlay,新經典啦.
金融書籍《誠信的背後》讀後感
最近讀了一本名叫 誠信的背後 的財經類 這本書是曾經轟動華爾街的全美暢銷書。此書是作者弗蘭克 帕特諾伊以自己的親身經歷，記錄的華爾街著名投資銀行摩根史坦利怎樣把乙個耶魯法學院的高才生，培養成了一名商場上的佼佼者。作者以自訴的形式，對自己在摩根斯坦利從事的金融衍生品工作的經歷和事件，以及華爾街投資銀行...
閱讀數學書籍
閱讀數學書籍和其他的書籍有很大的區別，書中有太多的定理，推論，公式，我們似乎很難從中找出文章的結構，中心句，結論這些類似的內容，所以我們通常的讀書方法放在數學書籍裡面彷彿一無是處。如果你有相同的感受，你也沒有找到合適的方法來對付數學書籍的話，也許你可以參考一下下面的建議 1.放慢速度。一本數學書籍的...
電工基礎知識及其原理書籍
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