Multiperiod_portfolio_optimization
Introduction
數學分析
機率與統計
機率為0的概念
隨機過程(Random process)
迴歸基礎概念(Regression basic concept)
變換群(transformation group)
隨機分析
遍歷理論(Ergodic theory)
布朗運動(過程)(Brownian motion(process))
布朗過程積分(Brownian process integral)
伊藤積分(Ito integral)
測度變換(Change of measure)
Levy process
Jump process
最佳化(優化)
最佳化條件
Lagrange multiplier
KKT condition
數學規劃
凸集合(Convex set)
資訊理論
資訊熵(Information entropy)
Kelly公式
最大熵原理(Maximum entropy principle)
AIC(Akaike information criterion)
機器學習
類神經網路
感知機(Perceptron)
遞迴神經網路
Universal approximation
參數設定
Hopfield神經網路
機器學習介紹(ML introduction)
PAC(Probability Approximately Correct)
吃角子老虎機問題(Bandit problem)
Cholesky decomposition
Fourier transform
褶積(卷積)(Convolution)
主成份分析(PCA)
深度學習介紹(Deep learning introduction)
應用:議題當紅度分析
強化學習
物理
熱力學定律
統計熱力學
Boltzmann分佈
碎形(分形)(Fractal)
幕次分配 (Power law distribution)
分數微積分(Fractional calculus)
Delta function
金融與風險理論
風險(Risk)
常用績效指標
平均值-變異數模型(Mean-Vairance model)
關聯結構(Copula)
選擇權入門(Option introduction)
PyMC
Doing Bayesian Data Analysis 2nd筆記
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平均值-變異數模型(Mean-Vairance model)
平均值-變異數模型(Mean-Vairance model)
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