Uzman trader'lardan teknik analiz, piyasa yorumları ve eğitici içerikler. Trading bilginizi geliştirin.
Matris ayrıştırma (matrix decomposition), karmaşık matrisleri daha basit parçalara ayırma tekniğidir. SVD ve eigendecomposition — kovaryans temizliğinden veri sıkıştırmaya, finansın en güçlü araçları.
Matris (matrix), sayıları satır ve sütunlarda düzenleyen iki boyutlu yapıdır. Markowitz'in Modern Portföy Teorisi'nden Netflix'in öneri motoruna kadar — çok varlıklı dünyanın dili matrislerle yazılır.
Sürekli olasılık dağılımları, sonuç aralığı tüm reel sayılar olan rastgele değişkenlerin modelidir. Uniform, üstel ve normal dağılımın finans ve trading uygulamaları.
Özdeğer (eigenvalue) ve özvektör (eigenvector), bir matrisin temel davranışını ortaya koyan kavramlardır. PCA ile risk faktörleri keşfetmek, kovaryans matrisini analiz etmek — hepsi özdeğer ayrıştırmasına dayanır.
Determinant bir matrisin tekillik ölçüsüdür, ters matris ise denklem çözümünün anahtarıdır. OLS regresyon, portföy optimizasyonu ve risk modelleri — hepsi ters matris gerektirir.
Matris toplama, çarpma ve transpoz işlemleri lineer cebirin temel araçlarıdır. Portföy getirisi, kovaryans hesabı ve regresyon — hepsi matris çarpımıyla çözülür.
Diferansiyel denklemler (differential equations), değişim hızını tanımlayarak sürekli süreçleri modelleyen matematik dilidir. Faiz oranlarından opsiyon fiyatlamasına, finansın temel denklemi.
Vektör (vector), büyüklük ve yön taşıyan matematiksel nesnedir. Finansta portföy ağırlıkları, getiri serileri ve risk ölçümü vektörlerle ifade edilir.
Normal dağılım finansın temel varsayımıdır ancak kuyruk bölgesinde sistematik olarak başarısız olur. Skewness, kurtosis, log-normal dönüşüm ve piyasa gerçekleri.