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数学吹在量化圈里似乎愈演愈烈，在我刚上大学的时候，数学还是非常冷门的专业。现在量化的火热，又把数学抬到了不属于他的高度。（澳洲专业留学生Discrete mathematics论文代写价格）

真正的数学大佬，都在搞纯数研究，很少来做量化（我身边是这样的）。但我绝不认为数学好，就能做好量化，同样，数学好也不代表编程就好。数学思维和编程思维完全不一样，前者是纯形式逻辑，完全不需要实践，后者是在实践中形成的。（英国专业留学生Discrete mathematics作业代写价格）

量化是把数学、编程和对市场的理解，三者相结合起来的一种技能。而且量化方向很多很细，很多方向说实话概统都用不到多少，要实现什么模型gpt全能给你解决。（美国专业留学生Discrete mathematics essay代写价格）
能不能做好量化是一件综合的事情，不能拿数学能力简单判断。

量化需要掌握的数学：负责分析读懂的信息并实现策略
【数学基本功】：高数/数学分析、线代/高代、最优化。
【概率统计】：概率论、数理统计、计量经济学、多元统计、机器学习（传统机器学习、深度学习与自然语言处理）、信息论。（加拿大专业留学生Discrete mathematics考试代考价格）
【数值分析】：各种非线性方程的数值解法、蒙特卡洛模拟的理论以及实现。
【随机分析】：实分析/测度论、随机过程、应用随机分析、常微分、偏微分方程及数值解。如果要做衍生品，这些要掌握，但权益的话，不一定用得到。

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