【干货书】金融大数据的随机建模，305页pdf

《金融大数据随机建模》对金融大数据随机建模(BDF)进行了严格的概述和探索 。这本书描述了各种随机模型，包括处理金融大数据的多元模型。这包括高频交易和算法交易的数据，特别是在限价订单簿(LOB)中，并展示了如何将这些模型应用到不同的数据集，以描述LOB的动态，并找出针对特定数据集的最佳模型。这本书的结果也可以用来解决收购、清算和做市问题，以及其他财务优化问题。

适合金融数学和数据科学方面的研究生和博士后，以及金融行业中处理大数据的从业者

所有的结果都以可视化的方式呈现，以帮助理解概念。

Anatoliy Swishchuk博士是加拿大卡尔加里大学(University of Calgary)数学和统计系数学金融教授。他在乌克兰基辅的基辅国立大学获得学士学位和理科硕士学位。他获得了乌克兰基辅著名的乌克兰国家科学院(NASU)的数学和物理博士学位(博士和DSc)，并因在随机进化及其应用方面的一系列研究发表而获得了NASU青年科学家奖的金奖。 

Swishchuk博士是卡尔加里大学数学和计算金融实验室的主任。他是加拿大职业风险经理国际协会(PRMIA)指导委员会成员(2006-2015年)，也是加拿大全球风险专业人员协会(GARP)指导委员会成员(2015年以来)。

Swishchuk博士是数学与统计学系数学金融项目的创建者。他也是数据科学和分析项目中“金融和能源市场数据建模”新专业的支持者。他的研究领域包括金融数学、随机进化及其应用、生物数学、随机微积分，并在四家研究期刊的编委会任职。他发表了200多篇论文，其中包括15本书和150多篇发表在同行评审期刊上的文章。2018年，他获得了Peak Scholar奖。

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