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为什么要写课程笔记
关于涛哥
I 课程笔记
1
强化学习在金融中的应用
1.1
Markov过程
1.1.1
过程中的状态概念
1.1.2
通过股票价格的例子理解Markov性
1.1.3
Markov过程的正式定义
1.1.4
Markov过程的稳态分布
1.1.5
Markov奖励过程的形式主义
1.1.6
Markov奖励过程的价值函数
1.2
Markov决策过程
1.2.1
不确定性下的序列决策难题
1.2.2
Markov决策过程的正式定义
1.2.3
策略
1.2.4
[Markov决策过程，策略]:= Markov奖励过程
1.2.5
固定策略下的MDP价值函数
1.2.6
最优价值函数和最优策略
1.3
动态规划算法
1.4
动态资产配置和消费
1.4.1
个人财务的优化
1.4.2
Merton投资组合问题及其解决
2
广义线性模型
2.1
广义线性模型的指数族分布
3
Random forest weighted local Frechet regression with random objects
3.1
提出的方法
3.1.1
预备知识
4
量化风险管理
4.1
风险管理的基本概念
4.1.1
建模价值和价值变动
5
随机分析
5.1
Introduction
5.1.1
1.4 最优停时（Optimal Stopping）
5.1.2
1.5 随机控制（Stochastic Control）
5.2
预备知识
5.2.1
概率空间 随机变量 随机过程
5.2.2
布朗运动（Brownian Motion）
II 语言基础
6
英语
6.1
week2
III 讨论班报告
7
Optimal strategies for collective defined contribution plans when the stock and labor markets are co-integrated（股票和劳动力市场协同整合时集体确定缴款计划的最优策略）
7.1
Introduction
7.1.1
相关工作
7.1.2
主要区别
7.2
模型的公式化
7.2.1
金融市场
7.2.2
劳动收入
7.2.3
养老金系统
7.3
养老金基金计划的最优策略
7.3.1
具有特质性冲击的最优策略
7.3.2
无特质性冲击时的最优策略
7.4
数值分析
7.5
总结
8
最优多维再保险与多元风险厌恶效用
8.1
共同冲击依赖结构下的最优多维再保险政策
8.1.1
Common shock model
8.1.2
HJB equation
8.2
应用于ESG投资的多元风险厌恶效用
8.2.1
Setting and theoretical results
IV 课外学习笔记
9
Datawhale Quant
9.1
投资与量化投资
9.2
金融市场的基本概念
9.2.1
货币金融学
9.2.2
投资学
9.3
股票数据获取
9.3.1
股票数据常见指标介绍
9.3.2
Baostock的基础数据获取
9.4
量化选股策略
9.4.1
因子选股模型
10
格兰格因果性
10.1
介绍
10.2
格兰格因果性的定义
11
中文图书Bookdown模板的基本用法
11.1
安装设置
11.2
编写自己的内容
11.2.1
文档结构
11.2.2
图形自动编号
11.2.3
表格自动编号
11.2.4
数学公式编号
11.2.5
文献引用与文献列表
11.3
转换
11.3.1
转换为网页
11.3.2
生成PDF
11.3.3
上传到网站
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References
Wichmann, B. A., and I. D. Hill. 1982.
“Algorithm as 183: An Efficient and Portable Pseudo-Random Number Generator.”
Applied Statistics
31: 188–190. Remarks: 34, 198 and 35, 89.