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推薦書籍來理解量化金融論文中的數學？
任何人都可以推薦解釋量化金融學術論文中使用的數學的書籍嗎？
如果您需要涵蓋各個數學領域的入門讀物，那麼Dan Stefanica 的文本就可以完成這項工作。本書涵蓋多變數微積分、拉格朗日乘數、布萊克斯科爾斯 PDF、希臘與對沖、牛頓法、自助法、泰勒級數、數值積分和風險中性估值。它還包括一個數學附錄。
如果您想了解包含幾何解釋的風險分析介紹，請查看 ATillio Meucci 的風險和資產分配。
赫爾的期權、期貨和衍生品是一本經典之作，其中包括隨機微積分和標題中的主題。
以下是最好的應用統計書籍：
Rene Carmona 的“ S-Plus 中財務數據的統計分析”涵蓋了很多與 R 兼容的範例。他從基礎開始，建構更複雜的模型。
如果您想要即用型解決方案，Eric Zivot 的“使用 S-Plus 建模金融時間序列”在所涵蓋的主題範圍內是百科全書。Carmona 將專注於各種建模技術，而 Zivot 將涵蓋投資組合優化、因子分析和許多其他主題。它提供了很好的參考，而不是從頭到尾閱讀。
如果您想專注於時間序列，特別是應用彎曲 - Shumway 和 Stoffer 的時間序列分析和應用程序也很棒。這些解決方案與 R 兼容。
有各種理論統計書籍（Hamilton，Ruey Tsay），但那些假設你理解數學。