Soy un aspirante a científico de la computación que desea mover en la negociación algorítmica en algún momento.
En este momento estoy principalmente en cursos de aprendizaje de máquina/análisis de datos etc. pero me he dado cuenta de que mi uni ofrece módulos de análisis estocástico sobre los temas que se mencionan en la pregunta del título.
Mi pregunta es si esto sería útil dado mis aspiraciones profesionales. Espero que esto no está fuera de tema, y gracias por leer :)
depende de cómo aplicar la clase. Una profunda comprensión de cálculo estocástico no es necesaria para "P-Quants", el tipo de persona que vive en la física palabra de pronósticos y de riesgo. Lo que se dice entender el tipo de modelos que acostumbrarse por el Q-Lado (que requieren gran cantidad de stochasic teoría) es una habilidad útil para tener.
Como Juan dijo que, si quería previsión opción devuelve, usted necesita tener una buena comprensión de las propiedades estadísticas de las opciones de unicc/secciones transversales para construir un modelo de riesgo o un modelo de pronóstico. La comprensión de las profundidades de cálculo estocástico no es necesario aquí, pero la comprensión de black scholes (y los supuestos subyacentes) podría ser útil.
En este sentido estocástico clase de cálculo le ayudará.
Para una mejor distinción entre la p-quants y q-quants echar un vistazo a algunos de los trabajos attilio maucci ha hecho. aquí el artículo: http://symmys.com/node/62
p-quant clase aquí: http://symmys.com/arpm-bootcamp/program
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