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随机过程最新视觉报道_随机过程是什么专业(2024年12月全程跟踪)

内容来源：兔子在线电影所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

随机过程

运筹学专业申请指南：你真的准备好了吗？在分享一些求职经验之前，我想先聊聊运筹学专业的申请。很多本科生在选择专业时，都会考虑运筹学，尤其是那些希望在求职市场上有更多选择的人。那么，申请运筹学专业真的能让你在未来的求职市场上运筹帷幄吗？让我们一起来看看。运筹学的核心是什么？𐟧运筹学，听起来有点高大上，但其实它的核心就是如何通过数学和统计方法来优化各种复杂问题。无论是供应链管理、线性优化还是随机过程，这些都是运筹学的三大主要研究方向。谁适合申请运筹学专业？𐟎“ 如果你本科专业是数学、统计、计算机科学或者经济学，那么你申请运筹学专业是非常对口的选择。即使你没有专门的运筹学基础，也没关系，这些专业背景都会为你打下坚实的基础。如果你是双学位、三学位或者有多个专业背景，那更是加分项。运筹学的具体方向有哪些？𐟓ˆ 运筹学的课程设置非常多样化，但必修课主要有三门：供应链管理、线性优化和随机过程。这三门课程基本上涵盖了运筹学的三大主要方向。供应链管理：运筹学的起源就是为了解决复杂的供应链问题，比如沃尔玛的配货系统和航空公司的航班调配。线性优化：这个方向和非线性优化与计算机科学结合得最紧密，主要关注算法的优化，需要编程和优化理论的双重支撑。随机过程：这个方向与金融领域结合得非常紧密，衍生品的定价基础就是基于随机过程的理论。运筹学的就业出路是什么？𐟒𜊊运筹学的毕业生去向非常广泛。供应链管理方向的毕业生可以去沃尔玛、航空公司等公司。线性优化方向的毕业生则更倾向于各种科技大厂，比如data scientist和软件工程师。而随机过程方向的毕业生则更适合Quant岗位。运筹学的适配性非常广，但这也意味着你需要有更清晰的长远规划，才能在选课、科研和实习准备上更加有针对性。希望这些信息能帮你更好地了解运筹学专业，做出最适合自己的选择。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。祝大家申请顺利，求职成功！𐟎‰

Jack Treynor(1930 - 2016)在1961年写过一篇论文 Market Value, Time, and Risk，此论文被认为是资产定价模型 CAPM 的核心思想来源今天拜读了一下，读过之后我对这篇论文有几处非常令我惊讶的地方: 1. 从此论文使用的数学工具来看，应该是精通随机过程处理的人，而这通常只在电子工程，信号与信息处理专业中才会学习，大家可以看看这图一，简直就是一个经典的随机信号处理过程了吧？ 2. 此文应该是针对企业决策领域的，即假定企业决策是一个理性过程，我们知道，同时期研究企业决策的人还有 Herbert Simon(1916-2001)，他最有名的就是有限理性的理论了，而且是企业管理学，认知心理学，量化经济学，人工智能四大领域的先驱.... 所以，真实的历史很可能应该是把随机过程之类的理科理论有意识的开始应用在更广泛的领域中，比如企业决策之中，解决企业决策中的各种问题，比如投资，经营，智能评估等，而不是像西方这样完全无意识且散乱的 3. 此文一开始就详细的指出了所需要定义的假设，有三类集合，每类集合各自什么含义，而且还指出有两类集合的名称以后还需要更好的取名才行，这种严谨性我第一次在经济学著作中见到，这不如说是一种物理学方法 4. 此文有许多用词十分不规范，比如收入用的是 receipt，支出用的是 disbursements，标准差用的是 standard errors，无风险利率是 risk free rate of.intersest，单位销售价格是 unit selling price，按理统计学与会计学应该已经历史悠久了，不至于 1961 年还不如 1870s 的Nature 论文标准 ? Jack Treynor 是 Journal of Investment Management 资深编辑，CFA 协会期刊Financial Analysts Journal 的编辑，曾经使用Walter Bagehot(1826-1877)的名字撰写多篇文章，也是 Fischer Black(1938-1995) 的导师.... .

两财一贸经院，美研金工金数怎么申？佩姐好～求金工金数美研定位我是两财一贸经院的学生，GPA3.70/4，均绩87.8，排名top2%，雅思7.5（6.5）。准备在10月末考G。目前已经有NUS的MFE保底。实习经历方面，我有3个月的行研实习和两段头部券商投行实习（做股和做债），但没有量化实习经历。学术方面，我有一篇课程实证论文，两段与量化无关的水科研，还有一段学生会主管经历。经济类课程绩点不太好，但数学、计量和计算机类课程（如数分、高代、概统、C++、计量经济、金融计量、应用计量、时间序列、运筹、经管机）绩点较好（13门课中有10门4.0，其余3.7）。这学期正在补随机过程和常微分。我的职业目标是希望能在美国工作几年，所以主要申请金工金数项目。但未来也可能回国，追求更高的院校title。选校方面，我的选择如下：彩票学校：Princeton MFin 冲刺学校：Columbia MFE、Cornell MFE、MIT MFin、NYU MFE Q1：这学期补随机过程和常微分还来得及吗？或者在Coursera上学习是否可行？ Q2：因为有NUS保底，所以选校有些激进，感觉以上学校很可能全聚德。有无其他3年OPT项目推荐？如果你只选择这些学校，确实有点激进。不过，既然你已经有了NUS MFE的offer，就看你的留美意向有多大了。还是说“只排名导向”。随机过程和常微分尽快补了吧，如果学分课来不及了，可以考虑在Coursera上学习。MFE选校也没啥花样，就在Quantnet排名前10的学校里选。你可以把芝加哥金数、Gatech QCF、JHU金数也加上。

清华工业工程系入营名单公布！考核经验分享大家好，清华工业工程系的入营名单终于公布啦！作为一个过来人，我想和大家分享一下我的考核经验和一些小tips，希望能帮到你们。笔试经验分享 𐟓š 首先，笔试真的是重中之重。这次的笔试是闭卷考试，可以用英文或中文作答，题目包括计算、证明和简答，全是英文的。考试时长是3小时，内容涉及基础微积分、线性代数、线性规划、随机过程、统计分析以及离散事件系统仿真。复习策略 𐟓 建议大家一定要重视基础，广撒网。只要复习全面，笔试难度对你来说就不会太高。具体来说：基础微积分和线性代数：可以按照考研数学一的难度来准备，刷一刷数学一的复习参考书。如果时间不够，可以考虑跳过曲线曲面积分、级数等较难的部分，但各种难度的基础微积分计算一定要扎实掌握。线性代数：主要是证明题，基本的线性代数知识、线性空间、特征值等一定要牢牢掌握。线性规划：着重掌握图解法、单纯形法以及参数变化对最优解的影响（影子价格和灵敏度检验）。参考教材可以选择《运筹学(数学规划）》(第3版），清华大学出版社，2004，WL.Winston（即前者的影印版）。随机过程：重点掌握泊松过程、马尔可夫链、排队论等随机过程模型的建模、应用方法。参考教材可以选择《运筹学（应用随机模型)》，清华大学出版社，2004，V.G.Kulkarmi或《应用随机过程概率模型导论》(ntrodhuction to ProbabiliyModels)by Sheldon MRoss。统计分析：重点掌握假设检验、参数估计的每一种方法，只要用好你学的那一本教材即可。离散时间系统仿真：要对一些重点的模型和方法的过程以及优缺点掌握。参考教材可以选择《仿真建模与分析》(第5版)，清华大学出版2017年选译版。入营名单 𐟓‹ 最后，给大家看看入营的名单吧：郑炜婷唐宇杰侯睿泽雷陈浩王光正王钰瑞李不言徐梓骞李宜谦陈久宸李扬鲁思语亢紫瑜张清华韩埔加杨承汉晁越赵凌杰刘乃睿龚晓辉范辰浩杨万龙刘宇涵杨阳袁绮蔓饶维宁杨惠心冯文璐邱雪涛卢丹陈菡婷樊文树孟一翔林廷安孙泽继孙皓邈刘思远常中豪赵新宇张毅邓臻颖陈睿希望这些信息对你们有帮助，祝大家好运！𐟍€

24fall美国研究生申请定位与选校建议 𐟌Ÿ 背景信息：两财一贸经院，GPA 3.70/4，均绩87.8，top2%，雅思7.5（6.5）。准备在10月末考G。目前已有NUS MFE保底。实习经历：3个月行研实习，2段头部券商投行实习（做股、做债），无量化实习。学术背景：一篇课程实证论文，两段水科研（与量化无关），一学生会主管经历。经济类课程绩点一般，数学、计量、计算机类课程绩点较好（13门课中10门4.0，其余3.7）。这学期在补随机过程和常微分。职业目标：希望在美国工作几年，主申金工金数，但未来可能回国也追求院校title。 𐟎€‰校定位：冲刺学校：Columbia MFE，Cornell MFE，MIT MFIN，NYU MFE 彩票学校：Princeton MFIN 𐟓š 课程补充： Q1：随机过程和常微分这学期补是否来得及？或者建议在Coursera上学习？ A1：时间上可能有些紧张，但Coursera上也有相关课程，可以作为补充。 𐟒𜠥𐱤𘚤𘎩ṧ›‰择： Q2：因为有NUS保底，选校有些激进。感觉以上学校很可能全聚德。有无其他好找工作的3年OPT项目推荐？ A2：考虑到你的职业目标，建议多关注一些在美国就业前景好的项目，比如金融工程、金融数学等。希望这些建议能帮助你更好地定位和选择适合的学校！𐟓ˆ

数学书里的式子对于我来说就像红楼梦里的诗词大脑会自动选择略过如果有一天我学到可以一视同仁地看待式子是不是就代表我成功改造了大脑？「发达巴黎打怪升级记」「大脑中真有数学细胞吗」「随机过程」法国ⷦ𓕥›𝥷𔩻Ž

布朗运动的反射原理：从固定时间到停时布朗运动是一种在金融和物理学中广泛应用的随机过程。它的反射原理描述了在特定条件下，布朗运动的轨迹如何通过反射保持某种对称性。这里我们将探讨固定时间的反射原理，并将其扩展到停时的情况。固定时间的反射原理 𐟕𐯸 假设 B_t 是标准布朗运动，对于任意的时间点 s > 0，我们定义一个新的过程 B' = (B'_t)，其中 B'_t = B_t 当 t < s，B'_t = 2B_s - B_t 当 t ≥ s。这个新过程 B' 也是标准布朗运动。实际上，B' 是将 B 在时间 s 之后的轨迹沿着直线 y = B_s 反射得到的。停时的反射原理 𐟚犊类似地，对于任意的时间点 s > 0，我们可以定义一个停时版本的反射原理。设 B = (B_t) 是标准布朗运动，对于任意的时间点 s > 0，我们定义一个新的过程 B' = (B'_t)，其中 B'_t = B_t 当 t < s，B'_t = 2B_s - B_t 当 t ≥ s。这个新过程 B' 也是标准布朗运动。证明过程 𐟓 为了证明这一点，我们首先定义两个新的过程 Y(t) = B(t) 当 t < s，Z(t) = B(t + s) - B(t) 当 t ≥ 0。由于布朗运动的Markov性，Y 和 Z 是独立的布朗运动。我们进一步定义 p(Y, Z) → Y(t) 当 t < s，p(Y, Z) → Z(t) 当 t ≥ s，这生成了一个连续的过程 p(Y, Z)。由于 p(Y, Z) 和 p(Y, -Z) 有相同的有限维分布，我们可以得出结论：B' = p(Y, Z) 和 B' = p(Y, -Z) 都是标准布朗运动。结论 𐟓ˆ 通过上述证明，我们可以看到，无论是固定时间的反射还是停时的反射，都能保持布朗运动的性质。这种反射原理不仅在理论上具有重要意义，也在实际应用中提供了新的视角和理解布朗运动的方式。

随机过程学习心得：一个月的收获与挑战随机过程真的是一门博大精深的学问，即使我用了一个月的时间，也只是冰山一角。连续样本点的概率为0，这个事实让我有些无奈，但也让我更加欣赏这门学科的奇妙之处。在这一个月的学习中，我体验到了“随机”的魅力。张颢老师的话“笔杆子要硬”“推三遍，上课跟着老师一遍，下课自己推一遍，考前尽兴推一遍”深深地影响了我。我也开始意识到，学习这门课程需要更多的动手实践。在这门课的学习中，我发现自己在基础课上的缺漏，需要继续查漏补缺。例如，泊松过程、到达时间顺序统计量等概念，由于没有学过数理统计，让我感到有些迷茫。还有柯西收敛准则，没有学过数分和高数，也需要补一补。然而，我也有一些意外的收获。对极限的理解更加深入了，不仅在高数中分析函数，上个月我还分析了矩阵，这个月又对二阶矩过程进行了分析。微分方程的求解也更加熟练了。泊松的时齐非时齐，感觉推导比多做题更适合我。张颢老师提到信号处理方向有三门半的基础课：矩阵分析、现代数字信号处理、随机过程和优化理论。之前觉得优化理论很难，现在感觉也不那么难了。经过一个暑假的学习，我感觉自己在学术之路上更加顺畅了。总的来说，这个月的学习虽然短暂，但让我对随机过程有了更深入的了解。虽然还有很多需要补充和完善的地方，但我也对自己的进步感到满意。希望未来的学习中，我能继续保持这种热情和毅力，不断进步。

如何从纯金融转金融数学？录取攻略在此！ 𐟒𐩇‘融数学专业的毕业生在留美做Quant，起薪动辄140万+，确实让人心动不已！今天我们来聊聊如何从纯金融或理工科专业转行到金融数学。 𐟓š补充数学和编程背景对于非数学专业的同学，推荐考一个GRE Sub数学，这是证明你数学能力的有效方式。此外，可以在Coursera上学习时间序列和随机过程等课程。如果有余力，还可以学习C++编程。 𐟒𜥢ž加对口实习经验 Quant或Risk实习是最对口的选择。这里的Risk是指真正用Python或R等编程软件进行风险建模，而不是简单的桌面研究。实习经验方面，建议先考虑大公司对口实习，其次是小公司对口实习，再次是大公司不对口实习，最后是小公司不对口实习。 𐟓ˆ丰富项目经历如果没有找到Quant实习，也不用太焦虑。可以在Kaggle上寻找Risk相关的项目，比如信用卡违约风险预测（使用逻辑回归、随机森林、Xgboost等模型预测违约概率）。哥大金数项目的截止日期是5月，时间上还来得及。希望这些建议能帮助到你，祝你申请顺利！𐟎‰

哥伦比亚大学统计学PhD辅导全攻略 𐟎“ 哥伦比亚大学学姐提供个性化统计学辅导，涵盖多个领域，包括但不限于：数理统计学 𐟓Š 多元统计分析 𐟓ˆ 时间序列分析 ⏰ 非参数统计 𐟓ˆ 理论统计 𐟓‹ 贝叶斯统计 𐟌 重抽样技术 𐟔„ 统计计算 𐟒𛊤𘴥𚊧𛟨�𐟏劧𛟨—传学 𐟧슧”Ÿ物统计 𐟌𑊩‡‘融统计 𐟒𜊥𚔧”觻Ÿ计 𐟓Š 此外，还包括采样方法和采样分布、t分布和t检验、置信区间和z测试、方差分析、数据可视化、算法设计、数据伦理与隐私保护、图像处理与分析、自然语言处理、多元数据分析、空间统计、数据挖掘、线性回归、抽样调查、运筹学、统计软件应用、统计建模、概率论与数理统计、大数据处理与分析、应用随机过程、应用回归分析、统计调查与数据采集、定性数据方法、线性统计模型、概率、随机变量和概率分布、随机变量及其分布（离散型随机变量如二项分布、泊松分布等，连续型随机变量如正态分布、均匀分布等）、分类数据推断、定量数据推断等。拥有两年累计2000多课时的辅导经验，尤其擅长高阶统计课程。精通R、SPSS、STATA、Python、Access等编程工具。

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