Backtesting trading strategies mathematica

Dado que os fundos de hedge e as empresas comerciais empregam dezenas de analistas, programadores e gerentes altamente inteligentes para jogar no mercado, o que a pessoa média tem em investir com sucesso no mercado de ações Qual é a melhor estratégia para a pessoa média que não tem Cada dia para seguir em detalhe o que está acontecendo com empresas específicas, o mercado, etc Será que ETFs em indústrias em crescimento ser o caminho a percorrer Ou é a melhor estratégia para ficar fora e ir para mais investimentos estáveis ​​como obrigações Qualquer conselho seria apreciado. Como os fundos de hedge e as firmas comerciais empregam dezenas de analistas, programadores e gerentes altamente inteligentes para jogar no mercado, o que a pessoa média tem no investimento bem-sucedido no mercado de ações? Respostas fornecem informações valiosas. Vou acrescentar um ingrediente importante para o investimento de sucesso: emoção. Os analistas e especialistas que Goldman Sachs, Morgan Stanley ou os melhores fundos de hedge empregam podem ter algumas das habilidades analíticas mais avançadas do mundo, mas conhecer e fazer ainda muito diferente. Considere quantas dessas mesmas empresas e fundos pensou imobiliário foi uma grande compra antes da bolha imobiliária. Por FOMO (medo de perder o que algumas pessoas chamam de ganância). Um dos meus amigos comprou Macy s e Las Vegas Sands em 2009 em cerca de 5 para M e 2 para LVS. Ele nunca se formou no ensino médio, por isso podemos (tolamente) referir-se a ele como abaixo da média, porque ele não é tão educado como aqueles indivíduos na Goldman Sachs, Morgan Stanley, etc Hoje M senta cerca de 40 por ação e LVS em torno de 70. Retorna em cinco anos. A diferença Emoção. Ele tem pouco apego ao dinheiro (vidas em muito pouco) e, portanto, teve a liberdade de ter uma chance, que para ele não se sente como uma chance. Em suma, suas emoções estavam no lugar certo e ele estudou um pouco sobre o investimento (ler dois artigos) e tomou medidas. A maioria das pessoas que eu conheço, que facilmente tinha quintuple sua riqueza e fez muito mais do que ele fez, não ter uma chance (mesmo em um fundo de índice) por causa de seu medo de perda. Quero dizer, todos sabem comprar baixo, certo Mas quantos realmente fazem. Então, saber o que fazer é ótimo, apenas tenha certeza de ter a coragem de agir de acordo com o que você sabe. Respondeu Nov 3 13 at 14:14 Best é um termo subjetivo. No entanto, contando com os recursos das grandes instituições por pooling com eles definitivamente vai reduzir o seu próprio fardo com relação à pesquisa e acompanhamento. Então, sim, investir em fundos mútuos e ETFs é uma estratégia muito sólida. Seria melhor diversificar, e não investir todo o seu dinheiro em um fundo, ou em uma indústria / área. Dito isto, há mais do que suficiente indivíduos que fazem sua própria pesquisa e estoque picking e investir, com vários graus de sucesso, em títulos individuais. Alguns também empregam estratégias mais avançadas, tais como alavancagem, opções, futuros, margens, etc Estas estratégias avançar vêm com um maior risco, mas pode trazer uma maior recompensa também. Portanto, a resposta à pergunta na linha de assunto é SIM. Para todo o resto - não há resposta certa ou errada, depende muito de suas habilidades, tempo, tolerância ao risco, dinheiro disponível para investir, etc etc respondeu 3 de novembro de 13 às 5:32 A resposta não há, não é verdade , E grande parte da discussão se aplica a esta questão. O mercado de ações sobe ao longo do tempo. Mesmo depois de ajustar para a inflação, um retorno positivo. Aqueles que tentam vencer o mercado, escolhendo ações individuais, em média, atrasar o mercado um pouco. Mesmo em um ano de grandes retornos, como é este ano (13 é até quase 25 como medido pelo S P), existem ações que estão para cima, e as ações que estão para baixo. Basta olhar para uma dúzia de fundos de ações e ver a variedade de retornos. Eu nem olho mais, porque tenho certeza de que de 12, 2 ou três estará à frente, 3-4 bem atrás, eo resto aglomerado perto de 25. Ainda assim, se você deseja embarcar em compras de ações individuais, eu recomendo começar Quando você pode investir em 20 ações diferentes, espalhados por diferentes setores, e estar disposto a comprometer o tempo para segui-los, para que cada ano você pode estar vendendo 3-5 e substituindo com ações que você preferir. É o ETF que eu recomendo para a maioria, junto com uma estratégia da compra e da preensão, comprar dentro sobre o tempo mostrará retornos decent no longo prazo, ea estratégia do ETF manterá custos baixos. Respondeu Nov 3 13 at 13:45 Abaixo está uma lista de regras que irão ajudá-lo a decidir que tipos de produtos que você deve investir em: Investir no que você sabe. Em Matemática Avançada Sem Rumo à Universidade - Parte 1 Por Michael Halls-Moore em 11 de março de 2017 Sou freqüentemente perguntado em e-mails Como aprender a matemática necessária para obter um emprego em finanças quantitativas ou ciência de dados se não for possível dirigir-se à universidade. Este artigo é uma resposta a esses e-mails. Eu quero discutir como você pode se tornar um autodidata matemático usando nada, mas uma variedade de livros e recursos razoavelmente preços razoáveis ​​na internet. Embora seja longe de ser fácil sustentar o esforço necessário para alcançar tal tarefa fora de um ambiente formal, é possível com os recursos (pagos e gratuitos) que estão agora disponíveis. Vamos começar por discutir as razões para querer aprender matemática avançada, seja ele carreira-driven, para ganhar entrada na educação formal ou mesmo como um hobby. Em seguida, descrevemos o compromisso de tempo necessário para cada etapa do processo, desde o ensino médio (equivalente ao GCSE do Reino Unido) até o nível de pós-graduação / pesquisa. A seguir, apresentarei os diferentes materiais de estudo disponíveis para o equivalente a um curso de graduação, como acessá-los e como fazer o melhor uso deles. Finalmente, vou descrever um programa de matemática que leva você todo o caminho através de um moderno de quatro anos de mestrado em nível britânico curso de graduação em matemática, como aplicável principalmente à finanças quantitativas, ciência de dados ou desenvolvimento de software científico. Neste artigo especial vamos considerar o primeiro ano de um curso de graduação. Os artigos restantes discutirão cada um dos anos subseqüentes. Por que você está querendo aprender matemática A primeira pergunta a se perguntar é porque você quer aprender matemática em primeiro lugar. É uma empresa extremamente séria e requer um compromisso substancial a longo prazo ao longo de vários anos, por isso é absolutamente imperativo que haja uma forte motivação subjacente, caso contrário, é improvável que você vai ficar com auto-estudo a longo prazo. Para a maioria de vocês neste site, é porque você deseja ganhar emprego e / ou estudos formais adicionais no campo de finanças quantitativas, ciência de dados ou desenvolvimento de software científico. Você pode ser um indivíduo no início de sua carreira educacional, decidindo se deve tomar um programa formal de universidade em matemática. Você pode ter trabalhado em uma indústria técnica por 10-15 anos, mas procuram um novo papel e deseja compreender o material necessário pré-requisito para a mudança de carreira. Você também pode gostar de estudar em seu próprio tempo, mas falta uma abordagem estruturada e quer um caminho razoavelmente linear a seguir. Uma das principais razões para querer aprender matemática avançada é tornar-se um quant. No entanto, se a sua única razão para querer aprender esses tópicos é conseguir um emprego no setor, especialmente em um banco de investimento ou fundo de hedge quantitativo, eu aconselho fortemente a fazer matemática em um ambiente formal (ou seja, na universidade). Isto não é porque o auto-estudo será menos valioso ou ensinar-lhe menos do que em um ambiente formal, mas porque a credencial de uma universidade de topo é, infelizmente, o que muitas vezes conta na obtenção de entrevistas, pelo menos para aqueles no início de sua carreira. Uma razão alternativa para aprender matemática é porque você deseja obter uma compreensão mais profunda de como o universo funciona. A matemática é, em última instância, formalizar sistemas e compreender o espaço, a forma ea estrutura. É a linguagem da natureza e é muito utilizada em todas as ciências quantitativas. Também é fascinante por direito próprio. Se você está muito interessado em aprender mais sobre áreas mais profundas da matemática, mas não tem a capacidade de realizá-lo em um ambiente formal, este artigo série irá ajudá-lo a ganhar a maturidade matemática necessária, se você está disposto a colocar no esforço. O Compromisso Eu quero enfatizar que estudar matemática do nível de um ensino médio ao nível de pós-graduação (se desejado) exigirá um compromisso enorme no tempo, provavelmente da ordem de 10-15 anos. É evidente que este é um compromisso surpreendente para empreender e, sem um forte plano de estudo, provavelmente não será concluída devido ao simples fato de que a vida muitas vezes fica no caminho. No entanto, as chances são se você está considerando estudar matemática avançada, você já terá qualificações formais no básico, especialmente a matemática aprendeu no ensino médio e superior (GCSE e A-Level para aqueles de nós no Reino Unido). Neste caso, é provável que você pode ser capaz de começar a aprender no início do nível de graduação, ou possivelmente no nível de um estudante highschool avançado. Mesmo se você tem as qualificações equivalentes em Matemática A-Level ou A-Level Further Mathematics, você ainda terá um longo caminho pela frente. Eu estimo que vai demorar cerca de 3-4 anos de estudo em tempo integral ou 6-8 anos de estudo a tempo parcial, a fim de ter uma base de conhecimento equivalente adquirida por um indivíduo que tenha realizado estudo formal em uma graduação de matemática do Reino Unido Programa para o nível de mestrado. Embora eu não acho que é necessário ter qualificações de pós-graduação para se tornar um quant, é útil e pode certamente colocá-lo à frente da concorrência. No entanto, não se deixe levar pelo compromisso de tempo para o estudo de pós-graduação. Não é absolutamente necessário e é provável que seja realizado em um ambiente formal, a tempo inteiro independentemente. Se você está feliz com esse nível geral de compromisso, então o caminho amplo que você seguirá deve ser algo como isto: Matemática GCSE ou equivalente - 1-2 anos a tempo parcial Matemática A / Matemática ou equivalente - 1-3 Anos a tempo parcial Mestrado em Matemática (UK) equivalente - 3-4 anos a tempo inteiro ou 6-8 anos a tempo parcial Pós-Graduação Estudos / Certificação / Investigação - 1-4 anos a tempo inteiro ou 1-8 anos a tempo parcial ( Dependendo das qualificações / projeto de pesquisa) Como você pode ver, uma educação matemática para um nível elevado pode levar de 3 anos a aproximadamente 15 anos (ou mais), dependendo do caminho escolhido. Portanto, isso não é algo a ser levado a sério. Você deve dar-lhe consideração séria e certificar-se de que o payoff (financeiro ou de outra maneira) do estudo valerá a pena o esforço sério exigido. Materiais de Estudo Estes dias é possível estudar a partir de uma mistura de vídeo livremente disponível palestras, notas de aula e livros didáticos. Há aqueles que aprendem melhor de assistir a vídeos e fazer anotações, enquanto outros gostam de trabalhar metodicamente através de um livro. Eu listei o que considero ser os recursos mais úteis abaixo. Livros didáticos No nível de graduação, eu sou um grande fã da série Springer Undergraduate Matemática de livros didáticos, que cobrem praticamente todos os cursos importantes que você vai encontrar em um grau de graduação de matemática de nível superior no Reino Unido. Vou entrar em detalhes sobre escolhas de livros para módulos específicos abaixo. Eu também encontrei a série Schaum s Outlines de livros para ser extremamente útil, especialmente para aqueles que gostam de aprender por responder a perguntas. Enquanto eles não vão para o detalhe que outros podem (particularmente os livros SUMS acima), eles ajudam a consolidar o básico trabalhando através de um monte de perguntas. I altamente recomendar se você ve não visto qualquer material antes. Notas de Aula Muitas Universidades fornecem páginas de cursos publicamente acessíveis que contêm notas de conferência livremente disponíveis, muitas vezes em formato PDF, tipografadas em LaTeX ou similares. Onde apropriado, eu listei notas de conferência livremente disponíveis para cursos particulares. No entanto, eu prefiro recomendar livros didáticos, uma vez que tendem a cobrir um conjunto mais amplo de material. Eles não são cereja picking material de uma forma que um professor terá de fazê-lo, a fim de caber o material em cursos de semestre. Apesar desta questão, existem algumas notas de conferência extremamente boas disponíveis on-line. MOOCs / YouTube A ascensão dos cursos em linha maciça aberta (MOOCs) mudou fundamentalmente a maneira que os estudantes interagem agora com os conferencistas, se estão inscritos em um curso particular ou não. Líderes no campo incluem MIT Open Courseware. Coursera e Udacity. Alguns MOOCs são gratuitos, enquanto outros cobram. Em geral, eu encontrei MOOCs para ser um grande mecanismo para a aprendizagem como eles são semelhantes à forma como os alunos aprendem na Universidade, em um palestra configuração. Eles fornecem os benefícios adicionais de ser capaz de pausar vídeos, rebobiná-los, interação com palestrantes em portais on-line, bem como acesso fácil a materiais complementares. Alguns sugeriram que a qualidade dos MOOCs não é tão boa quanto a que pode ser encontrada em um ambiente universitário, mas eu discordo disso. No geral, a maioria dos MOOCs são realmente palestras filmadas em ambientes universitários. Então eu sinto que este ponto é um tanto discutível. Existem alguns MOOCs extremamente bons disponíveis em ciência de dados, aprendizado de máquina e finanças quantitativas. No entanto, eu encontrei lá para ser uma falta de cursos mais fundamentais e, como tal, você vai ver-me recomendar livros didáticos para a maioria dos cursos listados aqui. Como o foco se volta para finanças quantitativas (nos anos 3 e 4, bem como no nível MFE), vou ser capaz de recomendar mais MOOCs além de livros didáticos tradicionais. O Programa de Graduação Nesta fase da sua carreira matemática você estará familiarizado com os conceitos básicos de cálculo diferencial e integral, identidades trigonométricas, talvez alguma álgebra linear elementar e, possivelmente, alguma teoria elementar de grupo, adquirida no ensino médio ou através do auto-estudo. No entanto, há uma mudança substancial na mentalidade quando se deslocam de A-Level / highschool matemática para que estudou em um típico programa de graduação do Reino Unido. Os métodos para o ensino de matemática no nível highschool são em grande parte de natureza mecânica e não requerem um nível profundo de pensamento. Na Universidade, a matemática se torna em grande parte sistemas formais de axiomas e ênfase em provas formais. Isso significa que os pensamentos são deslocados da solução mecânica dos problemas, utilizando uma caixa de ferramentas de técnicas, para o pensamento profundo sobre áreas díspares da matemática que podem ser ligados para provar resultados. É a diferença fundamental entre matemática highschool e matemática de graduação. Na verdade, é esse modo particular de pensar que torna a matemática tão altamente procurado grau no mundo financeiro quantitativo. Auto-estudo da matemática de nível universitário não é uma tarefa fácil, por qualquer meio. Ele requer um nível substancial de disciplina e esforço para não apenas fazer a mudança cognitiva em teorema e matemática de prova, mas também para fazer isso como um autodidata completa. Para aqueles de vocês que são incapazes ou não dispostos a realizar um estudo formal em um ambiente universitário e desejam abordar um programa completo de matemática de graduação, eu criei um plano de estudo abrangente abaixo para levá-lo da matemática do ensino médio ao equivalente de um Quatro anos de Mestrado em Matemática curso de graduação. Eu o apresentei em um formato ano-a-ano, módulo por módulo com abundância de materiais de referência adicionais para estudar ao seu próprio ritmo. Uma vez que um curso de graduação é muitas vezes adaptado aos desejos do indivíduo nos últimos dois anos, eu criei um programa que reflete amplamente os tópicos que um quant prospectivo deve saber. No entanto, você pode, obviamente, adicionar suas próprias escolhas para a sua própria situação particular. Para este fim, fiz sugestões onde apropriado. Este artigo concentrará-se no ano 1 de um programa de graduação, com artigos subseqüentes cada um cobrindo um ano inteiro. Ano 1 O primeiro ano em uma educação de matemática de graduação é principalmente sobre a mudança de sua mentalidade da abordagem mecânica ensinada em highschool / A-Level para a abordagem de sistemas formais que é estudado na universidade. Portanto, há uma ênfase muito mais rigorosa sobre as fundações matemáticas. Incluindo descrições formais de conjuntos. Mapas / funções. Continuidade e simetria. Bem como teoremas e provas. Os cursos encontrados em um primeiro ano refletem, em grande parte, essa transição, onde os seguintes tópicos principais são enfatizados: Aqui está a lista de cursos para o Ano 1: A maioria dos cursos de graduação do Reino Unido têm um módulo Foundations de alguma descrição. O objetivo do curso é fornecer uma visão detalhada da natureza da matemática universitária, incluindo as noções de prova (como prova por indução e prova por contradição), o conceito de mapa ou função. Bem como os diferentes tipos, tais como a injecção. Sobrejecção e bijeção. Além destes tópicos, o conceito de um conjunto é formalmente delineado, bem como a estrutura induzida em tais conjuntos por operações. Levando ao conceito de grupos. Esses tópicos e idéias fundamentais vão prepará-lo para os tópicos mais profundos de análise, álgebra linear e equações diferenciais que formam o restante de um primeiro ano do programa de graduação. Auto-estudo das fundações matemáticas pode ser um desafio, pois é muitas vezes a primeira vez que você terá visto o conceito de uma prova. Pode ser desconcertante no começo compreender como as provas podem ser construídas, mas como com tudo na vida, é possível aprender a estruturar provas através de muita leitura e prática. Talvez a melhor maneira de aprender fundamentos matemáticos seja através da leitura à cabeceira, ou talvez de um estudo mais rigoroso, de alguns dos manuais mais conhecidos. Eu mesmo aprendi com os seguintes dois livros listados em Materiais de Estudo abaixo. Posso altamente recomendar-los como eles certamente fornecer um bom gosto como o que a universidade matemática é toda sobre. Materiais de Estudo A Análise Real é um curso básico no primeiro ano de graduação em matemática. É um tópico extremamente importante, especialmente para quants, pois constitui a base para cursos posteriores em cálculo estocástico e equações diferenciais parciais. O assunto é principalmente sobre números reais e funções entre conjuntos de números reais. Os principais tópicos discutidos incluem seqüências. série. convergência. Limites. Cálculo e continuidade. O principal benefício de estudar a análise real é que ele fornece uma introdução suave às provas, usando exemplos que não são muito estranhos da matemática A-Level (highschool equivalente). Desta forma, os cursos de análise real ensinam não só a mentalidade de formar provas, mas também introduzem conceitos mais abstratos, como definições adequadas do infinito. Axiomas (como o axioma de completude) e alguma boa experiência manipulando funções contínuas e seus derivados. A fim de aprender Real Analysis por si mesmo, eu sugiro dar uma olhada no livro Números e Funções: Passos em Análise listados abaixo. Eu usei isso para aprender Análise Real quando eu estava na universidade e achei extremamente útil. O livro ensina você, levando você a realizar um grande número de perguntas, ao invés de jogar uma enorme quantidade de texto em você. Desta forma você aprende fazendo. Além desse livro, listei alguns outros que são úteis. Finalmente, eu listei uma série de playlist do YouTube de Harvey Mudd College, pelo professor Francis Su. A qualidade do vídeo não é grande, mas o conteúdo é extremamente bom. Materiais de Estudo A Álgebra Linear é um dos mais importantes, se não os mais importantes, assuntos a serem aprendidos para um quantos prospectivos ou cientistas de dados. Em um sentido abstrato, a Álgebra Linear trata do estudo de mapas lineares entre espaços vetoriais. Ele nos ensina que, em certos casos, mapas lineares e matrizes são realmente equivalentes. Este último resultado o torna extremamente útil quando se trata de equações matriciais, das quais há muitas dentro da área de finanças quantitativas e ciência de dados. A maioria dos métodos de aprendizagem da máquina estatística baseia-se nos princípios da álgebra linear e cálculo, assim como muitas teorias de finanças quantitativas, como a matriz de covariância eo modelo de precificação de ativos de capital. Por isso, é imperativo para quants prospectivos para aprendê-lo bem. Felizmente, a Álgebra Linear tem uma aplicabilidade tão ampla em matemática, física, engenharia e ciência em geral, que existem muitos grandes recursos disponíveis para aprendê-la. Um dos melhores livros para aprender sobre ele é por Gilbert Strang. Um professor no MIT. Além de seu livro, você também pode encontrar um conjunto de vídeo palestras apresentadas por ele em MIT Open Courseware. Materiais de Estudo O assunto das equações diferenciais permeia áreas amplas de finanças quantitativas. Eles são um assunto extremamente importante para um quant prospectivo de aprender, como estocástica equações diferenciais desempenham um papel importante na teoria de preços de opções. Formalmente, uma equação diferencial é uma relação entre uma função e suas derivadas. Informalmente, são equações, que descrevem como as taxas de mudança da função, em relação a alguma outra quantidade, afetam a própria função. Equações diferenciais ordinárias (ODE) são o primeiro tipo considerado na universidade (bem como A-Level / Highschool). Uma ODE é uma equação diferencial onde a função subjacente tem uma variável independente. Por exemplo, uma ODE poderia representar a taxa de mudança do crescimento populacional em função do próprio nível populacional. Como um quant, é necessário compreender os fundamentos das ODEs e como resolvê-las. Dado que as equações diferenciais parciais mais complexas (PDE) e diferencial estocástico, as equações (SDE) são amplamente encontradas na análise quantitativa e negociação, a compreensão da solução das ODEs mais simples ajuda a entender as soluções desses problemas. Algumas ODEs podem ser resolvidas analiticamente. Isto é, com uma solução de forma fechada, usando funções elementares. No entanto, a solução para muitas ODEs só pode ser escrita como uma série ou relação integral. ODEs pode ser resolvido numericamente, no computador, usando métodos aproximados. Uma grande parte do financiamento quantitativo envolve a resolução numérica das equações diferenciais dessa maneira. Não há falta de materiais de estudo disponíveis para ODEs como eles são um grampo do primeiro ano de graduação programa de matemática. Eu usei o livro escrito pelo meu conferencista na Universidade, e eu achei que fosse acessível para um primeiro ano de graduação (ver Robinson, abaixo). Além disso, há o famoso Boyce DiPrima (agora em sua décima edição), que é o grampo de muitos cursos ODE. Além disso, há uma série de conferências de vídeo grátis sobre MIT Open CourseWare: Materiais de Estudo A geometria é uma das áreas mais fundamentais da matemática. É absolutamente essencial para muitas áreas de matemática mais profunda, incluindo aquelas relacionadas a finanças quantitativas. Muitos cursos de graduação introduzem a geometria euclidiana aos estudantes em seu primeiro ano, e também é um lugar apropriado para começar o autodidato. O cenário primário é muitas vezes Geometria euclidiana em três dimensões, ou seja, a geometria da vida cotidiana. Você aprenderá muito sobre a construção de provas a partir do estudo da geometria, particularmente no que diz respeito à geometria projetiva no plano e geometria da esfera. No highschool (ou no GCSE) os estudantes são ensinados frequentemente sobre a geometria triangular, e um módulo universitário introdutório na geometria formalizará estes conceitos, finalmente com a idéia de ganhar a compreensão da prática e de escrever provas geométricas. Geometria Euclidiana eventualmente leva a geometrias mais gerais, tais como Geometria Esférica ou Geometria Hiperbólica, onde resultados familiares da Geometria Euclidiana são mostrados para não segurar. Além disso, e talvez mais relevante para o quant, ter uma boa compreensão da trigonometria é essencial para cursos posteriores como a Análise de Fourier, que desempenha um papel substancial na análise de sinais e análise de séries temporais. Materiais de estudo Geometria é um assunto complicado a introduzir, pois é extremamente amplo e abrange uma área tão diversificada da matemática. No entanto, eu encontrei o seguinte livro, parte da Springer Undergraduate Mathematics Series, para ser muito útil: Os grupos são uma das estruturas algébricas mais importantes encontradas na matemática. Eles fornecem a base para estudar estruturas mais complexas, como anéis, campos, espaços vetoriais (que mencionamos acima em Álgebra Linear). Eles também estão fortemente relacionados com a idéia de simetria matemática. Embora possa ser considerado que os grupos são mais de um tópico de matemática pura, e, portanto, são menos aplicados, este não é realmente o caso. Os grupos encontram aplicações em química (cristalização), física (simetria e leis de conservação), bem como em criptografia. No entanto, eles são relevantes para o analista quantitativo Esta é uma pergunta complicada para responder. Embora não seja claro como um estudo direto de grupos e simetria pode ser aplicado no dia-a-dia no mundo de um quant, o estudo de grupos forma a base de muitos mais avançados tópicos matemáticos, particularmente Advanced Linear Algebra . Para o autodidata que é curto no tempo, eu diria que vale a pena os estudar em um nível introdutório a fim ser ciente de sua existência, porque muitas técnicas quantitativas avançadas referirão indiretamente a elas. Note que um dos mais bem-sucedidos fundos de hedge quantitativos da história, a Renaissance Technologies, foi fundada por Jim Simons, um matemático notável que realizou uma quantidade substancial de trabalho em manifolds (o que requer uma sólida compreensão da teoria de grupo). Leia para isso o que você vai Estudar Materiais Não há escassez de livros elementares sobre a teoria de grupo. Uma vez que é um tópico tão comum para estudantes de primeiro ano, muitos autores têm tentado escrever livros introdutórios. Eu encontrei o seguinte para ser útil: 39 - Grupos por Camilla Jordan e David Jordan Livro de Estudo / Junto com Álgebra Linear e Análise Real (Cálculo), a Probabilidade introdutória é o curso de primeiro ano mais importante para um quant to know. Isto aplica-se para comerciantes quantitativos, analistas quantitativos (pricers derivados), gestores de risco (VaR, CVA etc) e cientistas de dados. Eu não posso sublinhar o suficiente como é importante para um quant praticar ter uma compreensão intuitiva de conceitos probabilísticos. O tempo gasto estudando aqui vai pagar dividendos ao longo de uma carreira quant. Os cursos de probabilidade introdutória de graduação geralmente começam discutindo as leis de probabilidade, incluindo o Teorema de Bayes, distribuições de probabilidade, variáveis ​​aleatórias discretas, expectativa, covariância e variáveis ​​aleatórias contínuas. Estes são todos os tópicos necessários para o analista quantitativo. Os cursos de probabilidade naturalmente levam a cursos mais avançados sobre estatísticas (clássicas), estatísticas bayesianas, processos estocásticos, análise estocástica, econometria e análise de séries temporais. Materiais de Estudo Como com os Grupos, não há escassez de livros didáticos sobre Probabilidade para o aluno de graduação, nem MOOCs para esse assunto. Eu aprendi a probabilidade primeiramente de Ross, abaixo, assim como o guia de Schaum (eu prefiro aprender fazendo). Há também um curso de Probatoria de Coursera, dado pela Universidade da Pensilvânia: 13 - Schaum s Esboço de Probabilidade e Estatística por Murray Spiegel, Jason Schiller e Alu Srinivasan MOOC / Free - Coursera - Probabilidade pelo Dr. Santosh Venkatesh da Universidade de Pennsylvania O que é Computação Matemática Em geral, está realizando análise matemática usando programas de computador. Esta é essencialmente a definição de um quant Por isso, é absolutamente essencial que você ganhe um aterramento em algoritmos de programação na primeira fase possível. Para o autodidata, esse curso pode parecer um pouco desnecessário, pois é simples o suficiente para aprender a programar a partir de várias fontes na internet, juntamente com uma grande variedade de livros didáticos. No entanto, vou afirmar que aprender a programar e compreender como tomar um algoritmo matemático e transformá-lo em código de computador eficiente são habilidades completamente diferentes. Um dos principais benefícios para uma quantidade de realizar um doutorado em uma disciplina de computação científica é que ele ensina como tomar algoritmos complexos, encontrados em papéis que muitas vezes deixam de fora os detalhes essenciais, e escrevê-los em completamente peças de trabalho em software Um prazo razoável. Cursos de graduação, como Matemática Computação são muitas vezes os primeiros passos para aprender a realizar a computação científica. O que você realmente aprende. Normalmente, uma mistura de MATLAB, Mathematica, Maple, Python, Java ou C é ensinada, juntamente com algoritmos mais simples, como integração básica numérica de Equações Diferenciais Ordinárias, manipulação simbólica, raiz-descoberta, otimização etc. São habilidades-chave para um quant. Materiais de Estudo É difícil sugerir materiais de estudo para um curso como Computação Matemática como o programa de estudos pode variar substancialmente entre universidades. Uma introdução ao MATLAB ou Mathematica é muitas vezes um bom primeiro passo, e os seguintes livros refletem isso: Próximas etapas O primeiro ano em um programa de graduação é toda sobre a introdução do aluno para novas idéias, bem como formalizar os antigos. Geralmente é uma situação de fazer ou quebrar para aqueles em estudo formal, e muitas vezes os alunos vão transição para outros cursos, como física, ciência da computação ou economia. É um passo substancial da matemática highschool e não deve ser subestimada. No entanto, o autodidata tem muito mais flexibilidade, na medida em que o curso e os módulos podem ser adaptados ao caminho de carreira específico ou desejo de aprendizagem do hobby. Para quants prospectivos, é fácil de cereja escolher cursos como Álgebra Linear, Equações Diferenciais, Probabilidade e Análise Real (Cálculo) para atender tópicos mais específicos de finanças quantitativas. No próximo artigo. Abrangendo o Ano 2, abordaremos tópicos mais avançados nas disciplinas descritas acima, incluindo a Integral de Riemann na Análise Real, tópicos mais complicados na Teoria de Grupos, uma introdução aos Espaços Métricos (um precursor da Topologia), Cálculo de Vetores e Estatísticas Um assunto absolutamente essencial para o comerciante de quant praticando ou gerente de risco). Nós também ganharemos nosso primeiro gosto de Processos Estocásticos, como um precursor para um estudo mais fundamental do Estocástico na Análise Estocástica. Michael Halls-Moore Mike é o fundador da QuantStart e tem estado envolvido na indústria de finanças quantitativas nos últimos cinco anos, principalmente como desenvolvedor quantitativo e, mais tarde, como consultor de comerciante de quant para hedge funds. Artigos relacionados Monte-Carlo simulação é uma ferramenta muito de importação para avaliar todos os tipos de riscos e chances. Ele é amplamente utilizado em gerenciamento de projetos, preços de opções e avaliação de negócios. Muitas vezes, os dados de entrada e os relatórios devem ser colocados no MS Excel. Este artigo apresenta as diferentes opções disponíveis para combinar simulação Monte-Carlo e MS Excel. Overview There are several options for combining Monte-Carlo simulation with MS Excel. They differ in comfort, performance and re-usability. Option 1: Direct Monte-Carlo Simulation in MS Excel pro. No cost, easy to understand contra. Hard to reuse, poor performance, hard to maintain if models get large, fitting of models very limited. Option 2: Monte-Carlo Addin for MS Excel pro. Easy-to-use, good fitting of models contra. Hard to reuse models, hard to maintain if models get large Option 3: Monte-Carlo simulation in Excel VBA Much better than the direct Monte-Carlo simulation in MS Excel cells is the encapsulation of the Monte-Carlo model in VBA. This way, you can create models which are much easier to maintain. Especially, if you write your Monte-Carlo simulation as a User-Defined Function (UDF) (and not as a macro) your resulting Excel sheets stay somewhat understandable. pró. Free of charge, better maintainable than direct in Excel cells, easy to reuse models contra. Must learn a language, hard to maintain if models get large Option 4: Use external Excel workflow: reading and writing the Excel sheet The approach which delivers the best maintainability and the best overview even for large models is to use an external program which reads the input data from the Excel sheet and writes the output into a new sheet. You can either write this functionality in some high-level numerical language like Matlab, R or Mathematica or use Theta Suite which is designed for this kind of working style. Note that Theta Suite is from Thetaris, where I work. We designed Theta Suite for users who need a speedy execution of maintainable reuseable code for Monte-Carlo simulations. Theta Suite combines an easy to learn language and a professional environment for development and debugging. pro: Maintainable models, easy to reuse, best performance contra: Must learn a language Option 5: Use a pre-compiled User-Defined Function (UDF) in MS Excel pro: Program might be maintainable (depends on programming style), performance might be good (depends of language and style) contra: Must learn a language, easy to create bugs Summary Conclusion This conclusion is tricky: For creating Monte-Carlo simulations in MS Excel there are several choices from pure MS Excel, MS Excel with VBA and specialized Excel Add-Ins to external programming languages. My experience is that basically two good choices remain for the developer: Using a Monte-Carlo Add-in for MS Excel or using an external Excel workflow. If the Excel sheet is designed as a one-time project, a specialized Monte-Carlo Add-in suits you best. This way, you can implement your simulation without the need of learning a programming language. But a reviewer might have a hard time understanding your model. Even yourself might have a very hard time understanding your simulation after a few months. If you need your Excel sheets more often, you want to reuse the sheets or use the Monte-Carlo simulation regularly, your best choice is to get your models out of MS Excel and implement them externally. Using Theta Suite, you find an Excel workflow which allows you the definition of input Excel sheets and the definition of Excel templates for your output. This way, you are required to learn a new programming language, but you earn maintainability and easy re-use of your Monte-Carlo simulations. Related Post navigation Leave a Reply Cancel reply I have created 3 different Trading Simulators that are FREE to download available in excel 2018 versions. Day Trading Simulator Enjoy Regards Dow-Boy DayTradingLife There s Excel spreadsheets to price European, Asian, Lookback and Barrier options at investexcel /3209/monte-carlo-option-pricing-excel/ If you end up using a 3rd party tool like MATLAB it is probably easier to do the whole simulation internal to that SW. MATLAB already has a bunch of built in functions to do this, see here: mathworks /discovery/monte-carlo-simulation Yes, Matlab already has great capabilities. But, instead of caring about your model you end up caring about indices, matrix dimensions, time steps etc. Theta Suite does all this for you. But, of cause, if you are already a Matlab-guru, Matlab gives you the power to control much more of the simulation. For those who do not want such control-overhead Theta Suite might be a better choice. Are there any sample models for construction cost estimation and expected contingency allowances The US Army Corps of Engineers does this using Crystal Ball. Haven t seen it in operation, but I get their estimators in my classes and they report using it successfully. Yes there are some implementations which are done on Excel which can be done on matlab for all.