Couvre les bases de l'optimisation contrainte, y compris les directions tangentes, les sous-problèmes de la région de confiance et les conditions d'optimalité nécessaires.
Explore l'optimisation de portefeuille robuste sur le plan de la distribution et compare différentes approches et méthodes d'estimation pour l'évaluation de portefeuille.
Couvre les bases de l'optimisation convexe, y compris les problèmes mathématiques, les minimiseurs et les concepts de solution, en mettant l'accent sur des méthodes efficaces et des applications pratiques.