Numerical Methods in Finance with C++ // Chance mit wenig Mathe Kentnissen?
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Hallo, hat jemand Erfahrung mit dem Buch:
Numerical Methods in Finance with C++ von Maciej J. Capiński (Author) , Tomasz Zastawniak (Author)Leider fangen die ganzen Mathe Vorlesungen erst nächstes/übernächstes Semester mir ,bis jetzt hatte ich nur Mathematik Grundlagen.
01. Lineare und quadratische Funktionen
02. Elementare Finanzmathematik
03. Differentialrechnung
04. Integralrechnung
05. Wahrscheinlichkeitsrechnung I
06. Wahrscheinlichkeitsrechnung II
07. Lineare Gleichungssysteme
08. Matrizenrechnung
09. Mehrdimensionale Analysis
10. Optimierung unter NebenbedingungenDie Frage ist, ob sich meine Mathe-Theorie-Kenntnisse mit diesem Buch decken? Oder sollte ich doch noch etwas mehr genauer die Wahrscheinlichkeitsrechnung anschauen? ..
Leider gibt es keine Vorschau zu diesem Buch.Lg
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Cyless schrieb:
bis jetzt hatte ich nur Mathematik Grundlagen.
Was heißt das? Was studierst Du überhaupt und in welchem Semester bist Du? Welche Mathevorlesungen kommen noch?
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Vorschau findest du hier:
Sieht auf den ersten Blick nicht so aus, als würde es deine mathematischen Kenntnisse übersteigen.
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Hi
Ich kenne das Buch nicht, aber ich halte C++ für maximal ungeeignet als Programmiersprache um Finanzmathematik zu betreiben.
Ich würde dir die phantastische Sprache R ans Herz legen und dann die drei Bücher (ich habe sie gelesen, sind super):
1.) Option Pricing and Estimation of Financial Models in R
2.) Angewandte Zeitreihenanalyse mit R
3.) Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R
Gruß
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Herbststurm schrieb:
Ich kenne das Buch nicht, aber ich halte C++ für maximal ungeeignet als Programmiersprache um Finanzmathematik zu betreiben.
Du glaubst doch nicht wirklich, dass du so eine Aussage im C++-Forum treffen kannst, ohne irgendeinen Hauch einer Begründung dazuzugeben?
Troll
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Hi
Eigentlich wollte ich nicht trollen Bashar und ich selbst möchte ja C lernen und finde das Klasse (damit auch das Objektorientierte c++), sonst wäre ich ja nicht hier
Ich halte R deswegen für geeigneter, weil R eine Objektorientierte Programmiersprache ist, welche gezielt für Statstik entwickelt wurde. In meinem Physikstudium habe ich damals zusätzlich bei den Mathematikern Stochastik besucht, sowie auch eine Spezialvorlesung zur Finanzmathematik und beide male wurde R als verpflichtend unterrichtet und darin waren auch die Übungen.
Sehr viele statstische, auch sehr fortgeschrittene Methoden, wie Implementierungen von Kerndichteschätzern, oder Funktionen zur Zeitreihenanalyse sind standardmäßig enthalten und es ist möglich große statistische Analyses mit minimalem Zeitaufwand zu betreiben. Ebenfalls sind alle gängigen Algorithmen aus der Numerik standardmäßig implementiert, von Runge-Kutta 4. Ordnung Methoden zum untersuchen von DGL, über Gradientenabstiegsalgorithmen für Optimierung oder die klassischen Methoden zum Matrixkalkült, QR, LU, Choleskey, etc..
Und um ein Sahnehäubchen aufzusetzen: Man kann C Code in R schreiben (mitten in der R Syntax) und ihn mit ausführen lassen
Ich will nicht gegen C++ bashen, doch ich meine die Wahl einer Programmiersprache sollte dem Problem angepasst sein und für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, ist R in meinen Augen deutlich besser als c++.
Gruß
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Aber um dem Forum hier gerechter zu werden. Sollte man R nicht wollen, so wäre zu root zu greifen. root und c++ sind quasi Brüder und root ist ebenfalls deutlich besser als nur c++.
Ich habe meinen ehemaligen Prof. in Teilchenphysik (entwickelt einen Detektor am Atlas (LHC Beschleuniger)) gefragt wieso er root und nicht R verwendet, da er in der Vorlesung auch einmal von R geschwärmt hat. Seine Antwort war:
Er mag R lieber als root, aber root wurde aus dem Hause CERN selbst entwickelt und wird deshalb bevorzugt. Komische Begründung, aber okay...
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Herbststurm schrieb:
Hi
Ich kenne das Buch nicht, aber ich halte C++ für maximal ungeeignet als Programmiersprache um Finanzmathematik zu betreiben.
Ich würde dir die phantastische Sprache R ans Herz legen und dann die drei Bücher (ich habe sie gelesen, sind super):
1.) Option Pricing and Estimation of Financial Models in R
2.) Angewandte Zeitreihenanalyse mit R
3.) Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R
Gruß
Hallo,
Also ich werde zukünftig auf der Universität NUR mit R gelehrt werden. / 2 von 3 deinen Büchern sind sowieso Studien Literatur
Die ganzen Modelle werden auch nur mit R behandelt.Nur ich lerne gerade C++ , da dachte mir, dass ich etwas Mathematik dazumischen kann, welche ich vielleicht eines Tages sowieso im Studium/Beruf brauche.
@Greogr
Also ich fange jetzt mit dem 2 Semester in BWL an. Schwerpunkt auf Finance/Mathematik.
Also es kommen noch:Finanzmathematik
Statistik
Ökonometrie
Analysis und Linear Algebramit R
Computing
Probability
Statistics@Bashar Danke dir, auf die Google Vorschau bin ich nicht gekommen
Schau ich mir gleich anLg
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um fair zu sein muss man natürlich auch noch matlab und python aufzählen.
und "Algorithmus x ist standardmäßig dabei" ist nur ein zweitrangiges Argument, wenn es um Sprachen geht. Denn die Zeit die ich bräuchte um R zu lernen könnte ich genausogut dazu verwenden, um mir die 2-3 benötigten pakete für C++ zu installieren und mich einzuarbeiten.
Das was die oben genannten Sprachen aber so interessant macht ist ganz einfach, das sie DSLs für Vektor/Matrix operationen sind (bzw im Fall von python das die packages die Syntax recht gut übernehmen).