主题：【原创】金融定量分析的习题解答开源运动：序 -- 厚积薄发

我看了下，的确不能下载了，服务器称有版权问题，已经删除，虽然目录中仍在显示着。

不过这本书在gigapedia上面是有下载的，包括著者其它两本相关书籍。

一直在犹豫要不要重新开始学数分和线代，非常感谢厚兄的指点，

特别是这句“人要有从头再来的勇气”，更是让我下定了决心！

另外还有个问题，如果我去中科大数学系旁听并用他们的教材学习，

同自学您推荐教材的方式相比，那个更适合理工科出身，有一定

微积分和线代基础的人呢？

如果你有好的老师带，听课的效率更高。

我自己习惯自学，因为我已经有了经验。我的一位大我三四岁的师兄（做计算机的），一直到现在都习惯于听课（网上课程）。

教材也是因人而异，但是有一个基本要求：观点可以不同，材料可以不同，但是讲解一定要详细清楚，尤其是作为基础课程的教材。

我只能用我自己的例子说明：“这条路我走通了，我的起点是什么，最后达到了什么样的水平，中间有什么陷阱我都一一标注清楚。”

兄台还记得小马过河否？

汴京大学学生会资助的，据说快出来了

http://v.youku.com/v_show/id_XMjE2MDY4NzUy.html

http://movie.douban.com/subject/5262027/

真不好意思

师兄说的对我很有帮助，这书最近还会看前几章，以前我们别的老师组织的讨论班讨论过这本书，我习题尽量做，做不出来就去问问他们。我刚知道这学期系里有老师组织讨论班讨论Yor的“Continuous Martingales and Brownian Motion”，也准备去参加。

关于方向，导师是想让我做让我做随机控制方面的问题，我自己呢，想做点定价方面的东西，导师说简单的定价别人都做得差不多了，要做定价那就只能加入跳过程了。其实也比较迷茫，因为基础的随机微积分掌握得不好，现在看文章很吃力，还在补基础，所以对这个方向主要热点在哪也不清楚，之所以跟导师说不想做控制，就是感觉那些模型的假设都好理想化啊，感觉很空对空，在实际中真的有用吗？

还有一个涉及到价值观方面的问题。当时推研的时候，选择金融数学，其实是那时候还是很想以后做学术当老师，可是又觉得自己不牛，搞那些基础的数学肯定是没戏，读金融数学至少进可以当老师，退出去找工作也比别的数学方向容易一些，就选择了。可是感觉吧，自己心里总有些隐隐的对金融的否定，可能对这些比较虚的、钱生钱的东西有那么一些隐隐的反感，总觉得没有做实业有价值，有时候就会想我们这些人读出来，就算一切顺利，能够找个大机构当Quant，那又怎样呢，不过是帮资本家骗钱骗得有技术含量一点。自己也会反驳自己说一个行业能够在社会上合法存在，那一定是对社会有价值的，可是还是说服不了自己，抹不去自己对自己所学的价值的怀疑。

厚积兄台，我等还一直期待兄台的五年计划。望兄台能早日归来

刚刚发现这么棒的发帖，先顶再仔细看。

绝对值得再说一次：厚兄好样的！

抱歉，借宝地请教一个问题。

公司需要做产品的客户定向分析。

对于客户，公司认为每个客户在5种基本PERSONALITY上都有一定的分数，且这种分数不是加权混合，比如：客户A在5种基本PERSONALITY上的分数分别为(0,2, 0.5, 0.9, 0.3, 0.1)，而客户B则为(0.9, 1, 0.5, 0.5, 0.5)。这个PERSONALITY信息在很大程度上是未知的。

对于公司的50种不同型号的产品，基本上每个公司客户都接触过其中的40%左右。

公司设计的产品QUESTIONNAIRE, 大体上包括用户对于不同型号的产品在不同特性上的评分。

实际操作中的问题是，由于不可能要求大批客户都做PERSONALITY TEST（只有很少数客户愿意做这个东西），所以只有很少的产品反馈，是和客户的PERSONALITY联系起来的。

现在期望的分析结果是：每种PURE PERSONALITY的客户在产品爱好上有何不同；不同的产品对哪些PERSONALITY的客户比较有吸引力。

那么有没有什麽办法能够利用 已有的少数客户PERSONALITY信息+产品反馈信息，以及大批客户的产品反馈信息，得到期望的结果呢？

考虑过SVD，但是好像无法把BASE和5种PERSONALITY对应起来。

多谢

楼主大哥，后悔知道太晚了，在豆瓣看到你的转帖跟过来的。我最近在自学数分，只怪天分不够进度太慢了，新讲第一册规范小数我就琢磨了老长时间，才明白两个规范小数夹逼定义实数。大哥你真的为我这般的人做这么多，真的很感激你！你留的资料下载地址没有了，下不了。你看还能上传到别的地址吗。吼吼，或许哪位好心人手头上有这些数学课本答案，能分享哈吗。

正想好好学习数学，就看到厚兄的这个贴了，废话少说，就从厚兄推荐的《数学分析新讲》开始，期待能借助这块宝地学好数学。另：向张筑生先生致敬！（我原来读书的三流大学里好像没有一个真心教书育人的老师）

最近反复读老兄的文章的习题，收获颇多。

遥祝一切都好。