量化交易所需数学知识概述

使用 C++ 编写量化交易程序，除了编程技能外，数学知识的应用会更偏向于数值计算、算法优化和实时性能。以下是需要重点掌握的数学领域及其与 C++ 编程的结合点：

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1. 概率论与统计学（核心基础）

• 关键数学：

  • 概率分布（正态分布、泊松分布、t 分布）。

  • 统计推断（假设检验、蒙特卡洛模拟）。

  • 时间序列分析（ARIMA、GARCH）。

• C++ 实现场景：

  • 用随机数生成器模拟资产价格路径（例如几何布朗运动）。

  • 实现统计套利策略（协整性检验、配对交易）。

  • 计算风险指标（VaR、CVaR）。

• C++ 工具：

  • <random> 库生成高质量随机数。

  • Boost.Math 库提供统计分