ファイナンスでのビッグ・データとAI

金融工学における機械学習との絡みだけど、とても大切でしょうよ。

デリバティブズの計量評価に関するベイズでの扱いって、やはりココイラにスンナリ入り込む、という気がしているの。

MCMCからさらに先への展開って、学習推論をわかっていないと、やはり理解できない、そんなこと。他のアイデアの依存を繰り返しても、結局、局所しか真似できず先の展開って見えない、ということかと。

要は、階層ベイズと状態推定、データ同化を基盤に構成を続ける意味って・・・。

頑張りましょう。

測度変換

リスク中立だけど、難しいでしょ。それと、価格理論の導出の整理も、考え方をどう理解してもらうか、というアタリから積み上げて・・・。

頑張りましょう。

デリバティブズと基本理論

わかり易く教える、そんなことって大切なんだけど、対象と基礎理論の仕組みを理解してもらうための体系を組立てる、そんなことが先でしょうよ。

金融経済の基礎と応用といった分野だけど、お勉強する量って膨大になるの。しかも、深さも必要で、多角的に見ないでかつ表面的な理解じゃ混乱するだけで・・・。

頑張りましょう。