【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。