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伊藤清是谁
伊藤清？
伊藤清（1915年9月7日－2008年11月10日），日本数学家，日本学士院院士，生于日本三重县北势町。西方文献中他的姓氏常写为It?。为解释布朗运动等伴随偶然性的自然现象，伊藤清提出了伊藤公式，这成为随机分析这个数学新分支的基础定理。伊藤的成果于20世纪80年代以后在金融领域得到广泛应用，他因此被称为“华尔街最有名的日本人”。
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11月10日的逝世人物
1549年——保罗三世逝世，天主教教宗。
1633年——徐光启逝世，中国明朝科学家（生于1562年）。
1891年——阿尔图尔·兰波逝世，法国象征主义诗歌运动的代表人物、诗人（生于1854年）。
1910年——俄罗斯文豪托尔斯泰逝世。
1938年——凯末尔，土耳其革命家、共和国缔造者、首任总统（生于1881年）
1939年——辛亥革命元勋孙武病逝。
1944年——汪精卫病死于日本。
1964年——于右任病逝。
1972年——傅焕光，中国水土保持事业的创始人之一。
1982年——勃列日涅夫，前苏共中央总书记
1985年——教育家吴贻芳病逝。
1996年——周谷城，中国历史学家、社会活动家。
2008年——李锡铭，原中共中央政治局委员、第八届全国人民代表大会常务委员会副委员长、中共北京市委原书记。伊藤清，日本数学家，日本学士院院士，随机分析的创立者。
2009年——时任德国国家队主力门将罗伯特·恩克自杀身亡。
2012年——中国播音界泰斗张颂在北京病逝，享年76岁。
2014年——日本著名男演员高仓健病逝，享年83岁。
2014年——“两院”院士，金属学及材料科学家师昌绪逝世，享年96岁。
下列哪个世界近现代著名的数学家？
伊藤清（It，Kiyosi,1915.9.7-2008.11.10）
日本数学家．生于三重县．1935年到1938年在东京大学数学系学习，1939年到1943年在政府统计局工作．其间研读概率论并发表两篇论文．1943年到1952年在名古屋大学任副教授，1945年获理学博士学位．1952年起在京都大学任教授直到1979年退休．其间他多次去国外访问：普林斯顿大学（1954-1956）;斯坦福大学（1961－1964）；丹麦Aarhus大学（1966－1969）；美国Cornell大学（1969-1975）等.1979年到1985年到学习院大学工作，其后在美国明尼苏达大学数学及其应用研究所工作一年．
伊藤清的工作集中于概率论，特别是随机分析领域．早在1944年他率先对Brown运动引进随机积分，从而建立随机微积分或随机分析这个新分支，1951年他引进计算随机积分的伊藤公式，后推广成一般的变元替换公式，这是随机分析的基础定理．同时他定义多重Wiener积分和复多重Wiener积分．
伊藤还发展一般Markov过程的随机微分方程理论，他还是最早研究流形上扩散过程的学者之一．由此他得到随机微分的链式法则，以及随机平行移动的观念，这预示1970年随机微分几何学的建立
面对一般的Markov过程的鞅论方向、位势论方向以及其他各种推广，伊藤都进行了一些研究，例如1975年他导出伊藤积分和Stratonovich积分的关系，以及无穷维随机变元情形的推广．他证明对banach空间值随机变元，独立随机变元和弱收敛与几乎确定收敛等价．他还以此为工具研究无穷维动力系统理论．
伊藤是日本学上院会员（1991），曾获日本学上院赏恩赐赏（1978）.因在概率论方面的奠基性工作而获 1987年Wolf奖
祖冲之就不用说了
刘薇为三国魏国的
贾宪是北宋的
日本姓氏全部排名
日本姓氏排名如下：
1、佐藤
佐藤（Satouさとう）多年来一直是日本姓氏人口排名第一，佐藤氏出自于藤原秀乡之后裔，藤原家中担任过左卫门佐。因以佐藤为氏，也有说可能是因为日本人普遍希望自己的家族兴旺，就像可以担任公家的藤原氏一样。
作为日本第一大姓，占日本东北6县1道人口总量5.8%，也就是说在东北每20个人左右便会碰到1个姓佐藤的人，而“佐藤”、“伊藤”、“加藤”、“齐藤”、“斋藤”、“工藤”等等全日本姓氏“藤一族”的人口是848万，占到了人口的6.5%总量，2019年佐藤姓氏约1862000人。佐藤氏名人：佐藤健、佐藤麻衣、佐藤谦、佐藤正道等。
2、铃木
铃木（Suzukiすずき）也一直是日本人口最多的姓氏之一，铃木和佐藤类似，也是来源于古时候的武将的姓氏，该姓氏的发源地是和歌山县的海南市，铃木氏、高桥氏和佐藤氏一样都属于东日本型姓氏。特别是铃木，关东1都5县外加东海地方的绝对王者，这枝姓氏虽然发祥在关西，但在西日本（特别是九州和冲绳地方）并不多。
2019年铃木姓氏约1791000人。铃木氏名人：铃木保奈美、铃木亚美、铃木爱理、铃木一朗等。
3、高桥
高桥（Takahashiたかはし）是日本最多的姓氏之一，一直稳坐日本第三大姓氏，这个姓氏也以东北地方为首，在东日本，特别是岩手县的北上市周边和中四国地方中也存在很多。
高桥姓氏有多个来源，但是日本大藏高桥氏岛田高桥家族世系表有着明确记载：他们尊东汉最后一个皇帝、汉献帝刘协为始祖，他们都自认为是汉高祖刘邦的后裔，2019年高桥姓氏约1405000人。高桥氏名人：高桥是清、高桥留美子、高桥三吉、高桥和希等。
4、田中
田中（Tanakaたなか），相信很多人都像买购小编一样熟悉田中这个姓氏，田中也确实是日本最常见的姓氏之一，该姓氏分布于全国各地，在大多数都道府县中名列前茅，但在密度方面，在西日本，冲绳县除外较多。
该姓人口在大阪府、福冈县和山阴地方的排名中排名第一，在西日本也排名第一；东日本关东地方，在埼玉县入间比企地方、甲信越地方特别是长野县、北海道密度高。2019年田中姓氏约1330000人。田中氏名人：田中芳树、田中和仁、田中千绘、田中圭等。
5、伊藤
伊藤（Itouいとう）是日本最普遍的姓氏之一，曾在日本姓氏人口排行榜中位列第六，近些年攀至第五。该姓氏来源于藤原秀郷的武士得到伊势国的领地，取姓伊藤，伊藤氏在中京地方和东北地方关东地方近畿地方山阴地方中较多，数量最多的是爱知县，但在密度方面，三重县更多，爱知县、名古屋市是数量最多的。
2019年伊藤姓氏约1069000人。伊藤氏名人：伊藤博文、伊藤润二、伊藤英明、伊藤清等。
物理学家伊曼纽尔•德曼开启的量化金融时代
今天的华尔街早已不再是那种陈旧的商业模式了。近年来，投资银行和对冲基金已经逐渐转向通过量化交易策略和衍生金融产品来获得利润了，它们招募了大量拥有博士学位的学术精英，这些精英对这些易波动的金融产品进行建模并管理相应风险。物理学家大批涌入其他领域就职的部分原因在于，20世纪70年代他们传统的就业市场—学术领域工作萎缩了。而在30年前（第二次世界大战期间），雷达的发明、原子弹的研制向战后政府展示了物理学的用处。震惊于苏联“Sputnik”（伴侣号）人造卫星成功发射之余，美国国防与能源部开始更大方地赞助纯理论研究，获得资助做这类研究的物理学家并不屑于为自己的研究做宣传。20世纪60年代，物理系的规模不断扩张、学术职位的数量也快速增长。在学科的鼓舞和奖学金的资助下，大批充满热情的研究生进入这个领域。
好景不长，越南战争结束后，恶化的经济和公众对科学服务于战争的厌恶使科研经费大幅减少。在20世纪七八十年代，很多曾立志为基础研究奉献终生的理论物理学家为了继续留在学术圈内被迫成为“流动工作者”，在大学或国家实验室等从事临时性的短期工作。他们中很多学者最终放弃了寻找低薪酬的半永久学术工作，从而转向其他领域并在各种领域中寻找与物理学相关的工作，比如能源研究或电信等领域。像是在美国有的在科罗拉多州戈尔登太阳能研究所进行可替代能源的研究，有的在康涅狄格州里奇菲尔德的斯伦贝谢公司研究处理原油泄露的数学方法，其他的还有在新泽西ATT公司的贝尔实验室（Bell）开发高级交换系统。
巧合的是，迫使物理学家离开学术研究工作的原因中，有些却同样促使华尔街开始接纳这些物理学家。1973年，阿拉伯原油禁运使油价高涨、利率攀升，对通货膨胀的担心将黄金价格推高到每盎司800美元。转眼间，金融市场的波动加剧，传统上用来保守投资的债券突然变得风险超乎想象，以往的经验法则（rules of thumb）不再适用。对于金融机构而言，理解利率和股票价格的波动比以往任何时候都重要。风险管理和对冲成为新的当务之急。面对这些新风险，为变化提供保护的新型复杂金融产品数量激增。
如果说数学是科学的皇后（正如伟大的数学家卡尔•弗里德里希•高斯在19世纪所定义的那样），那么物理学就是国王。从17世纪中叶到19世纪末，牛顿的万有引力定律、三大运动定律、微分学以非常完美的方式描述着我们的世界以及太阳系中物体的机械运动。牛顿之后200年，苏格兰物理学家詹姆斯•克拉克•麦克斯韦（James Clerk Maxwell）在1864年用简洁、优美的微分方程，同样惊人地准确刻画了光、X射线和无线电的传播。麦克斯韦方程组表明，电与磁表面上是两种完全相反的现象，但同属于电磁学领域。我们不能仅靠观察世界就能得到牛顿定律或麦克斯韦方程组。数据不能自言其身。这些方程都是思想的产物，是从痛苦思考与深度直觉交汇的世界中抽象得到的。这些伟人的成功表明，纯粹的思考与优美的数学具有发现宇宙中最深奥规律的力量。
20世纪初，物理学的发展进程加快了。通过仔细思考牛顿学说与麦克斯韦学说观点上的差异，爱因斯坦提出了狭义相对论（Theory of Special Relativity），改进了牛顿力学，使其与麦克斯韦方程组保持一致。15年后，爱因斯坦提出广义相对论（General Theory）再次击败牛顿。广义相对论修正了万有引力定律，将重力解释为空间与时间上大规模的引力波。几乎在相同的时间，玻尔、薛定谔和海森堡在旷古一人爱因斯坦的帮助下，发展出了关于分子、原子、亚原子颗粒的量子力学理论。
爱因斯坦完善了这种思维方法并利用它发现了宇宙运行的规律。他的方法并非基于观察或实验，他尝试着去感觉并阐释事物运行所须遵守的规则。1918年，在为纪念发现量子的马克斯•普朗克的演讲中，爱因斯坦以研究方法为主题，阐述了这种洞察玄机的方法，他提到“得到这些规则并无逻辑道路，只有直觉，依靠一种对经验深刻理解而得到的直觉，才能发现它们”。
任何领域内寻找科学规律背后的目的是预测—预测未来，并掌控未来。现在我们享用、依赖、憎恶或畏惧的绝大多数现代 科技 ，比如手机、电力网、CAT扫描、核武器等，都是从应用量子力学、电磁理论、相对论等基础理论发展出来的，而这些理论都是大脑思考的结果。20世纪用来预测未来的经典工具的确就是这样一些物理学理论。近年来，物理学家开始将相同的工具应用于金融领域。
最近20年来，华尔街和伦敦城内绝大多数主要金融机构和很多中小金融机构中，都有一小群曾是物理学家和应用数学家的人员，尝试将物理学、数学原理应用于证券市场。以前，这些人被称为“火箭科学家”，之所以这么称呼，是因为火箭通常被误认为是科学界内最先进的领域。现在他们通常被称为“宽客”（quant）。
在华尔街的宽客中，没有谁比伊曼纽尔•德曼更知名的了。德曼早年毕业于哥伦比亚大学，获理论物理学博士学位。在ATT公司贝尔实验室任职后，他跟随华尔街正在兴起的洐生产品革命大潮，自1985年起先后加入著名投资银行高盛集团和所罗门兄弟公司。德曼在金融产品创新领域颇有建树，他参与创作了业界广为采用的布莱克－德曼－托伊利率模型和德曼－卡尼局部波动率模型，这个模型把波动率表示成执行价格以及时间的一个函数以用于预测指数的变化。于2000年当选国际金融工程师协会年度金融工程师，2002年入选《风险》杂志名人堂。德曼是最早一批转投华尔街的高能粒子物理学家，他在华尔街从业17年，最后成为高盛的常务董事，并且是著名的高盛量化策略小组的领导人。他是当今应用最广泛的、最具有影响力的金融模型的合作开发者。
物理学和数量金融看上去并不是那么相似。但正如德曼所说的那样，“当你研究物理学的时候，你的对手是上帝，而在研究金融学时，你的对手是上帝创造的人类”。 时至今日，公司的财富和金融市场的稳定通常依赖于数学模型。“宽客”——受过系统科学训练的、构建这些模型的量化金融从业人员，逐渐成为华尔街上的重要玩家。
数量金融（Quantitative Finance）最早可以追溯到1827年苏格兰植物学家布朗（Robert Brown）的随机运动学说，简称布朗运动；布朗运动为金融理论中的随机游走模型找到了理论依据和数学工具，布朗运动大量应用于数量金融的连续时间序列模型。1900年，法国数学家巴施里叶（Louis Bachelier）首先数量化了布朗运动，并为之建立数学模型，巴施里叶的发现早于爱因斯坦，但是很多年后才为后人发现；1905年，爱因斯坦为布朗运动奠定了科学基础，为规范化这一理论在金融界的应用做出贡献；1923年，维纳（Wiener）继续发展了布朗运动的理论基础，其所设计的数学理论成为后来数量金融模型的基础，并首先将随机性应用于资产定价中。
1950年，萨缪尔森（Samuelson）在MIT经济系的论文资料库中发现了前文提到的巴施里叶的PHD论文，运用其观点为后来的期权定价理论奠定了基础，同时萨缪尔森数理化了宏观经济学和微观经济学，并基于此工作获得1970年诺贝尔经济学奖。1951年，伊藤清（Kiyoshi Ito）首先提出对金融界影响深远的伊藤公式，在金融衍生品的定价公式中，得到广泛的运用。
除了理论研究上的逐渐成熟与发展，全球经济的发展趋势也促进了数量金融的发展，随着金融自由化浪潮席卷全球，经济一体化趋势不断加强，金融创新达到了前所未有的高度，并直接促进了金融衍生工具、受险价值(VaR)等风险管理技术的爆炸式增长。因此理论研究的发展、20世纪信息技术的进步以及市场上风险管理的需求催生了衍生品市场和数量金融工程的快速发展。数量金融工程是指合理运用数量、工程和科学方法，对金融问题给予创造性的解决，以及包括设计、开发与实施创新型金融工具与金融手段。作为金融领域一门新兴学科，其产生和发展也使得现代金融的发展也更加快速，更加复杂。在欧美的资本市场上，衍生品市场的规模和交易活跃程度都已经远超股票市场和债券市场。
物理学家通常在华尔街建立模型估计证券的价值。在投资银行、对冲基金或在类似彭博（Bloomberg）和SunGard的金融软件公司中，物理学家修补既有模型并开发新模型。到目前为止，金融世界中最著名的也是应用最广泛的模型就是布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes）期权定价模型。著名的金融经济学家、期权理论家斯蒂芬•罗斯（Stephen Ross）在《帕尔格雷夫经济学大辞典》（Palgrave Dictionary of Economics）中写道：“期权定价理论不但是金融学中最成功的理论，还是整个经济学中最成功的理论。”
布莱克-斯科尔斯模型使我们能够确定股票期权的合理价值。股票是最常见的证券，每天都会发生买卖，但基于股票的看涨期权却很少有人能弄懂。例如，你持有一份基于IBM公司的一年期看涨期权，你就拥有从今天开始一年后以事先约定的价格（假如说100美元）买入一股IBM股票的权利。未来某天到期的期权的价值取决于当时每股IBM股票的价值。如果那天IBM股票价格为105美元，期权价值就正好是5美元；如果每股价格低于100美元，期权就没有价值。从某种意义上说，看涨期权就是赌股票价格会上涨。
期权是更常见的衍生品证券（derivative security）的一种特例，衍生品证券的价值衍生于（derived from）作为标的（underlying）证券的价值。到期时衍生品证券的收益可以用在合约中列明的数学模型计算出来，这些数学模型将衍生品证券收益与标的证券未来价值联系起来。这些模型可以非常简单，就像股票看涨期权的例子那样，其收益只是等于到期股票价格超过100美元的那部分；模型也可以非常复杂，通过详细的数学表达式描述且取决于几个标的证券的价格。在过去的20年里，衍生品证券在外汇、商品、债券、股票、抵押品、信用、能源等各种领域的交易中被广泛使用。
衍生品证券比普通的股票和债券更加复杂。其存在是因为它们允许投资银行、资金管理者、企业、投资者、投机者等客户量身定制自身愿意承担或规避的风险。仅仅买入一股IBM公司股票的投资者只承担了拥有股票的全部风险，其盈亏与IBM公司股价直接相关。相反地，IBM看涨期权却为投资者提供了潜在的无限收益（比如股价远大于100美元），但却只有有限的损失（当股价跌落到100美元以下时，投资者的最大损失只是期权费）。这种股价上涨收益与股价下跌损失间的不对称性是衍生品的典型特征。你可以在专门的期权交易所零散买入或卖出期权，你也可以与批发商（即交易商）进行交易。期权交易商在期权市场上“做市”（make markets），他们通过向希望卖出期权的客户买入，向希望买入期权的客户卖出为市场提供服务。
交易商与保险公司类似，保险公司也是在管理风险。就像好事达（Allstate）必须考虑到卖给你保单后，你的房子会被烧掉一样，当期权交易商卖给你一份IBM看涨期权后，他也必须承担股票价格上涨的风险。当投保的情景发生时，无论好事达还是期权交易商都不希望破产，但他们又都不能预测未来，所以他们也都会为承担他们客户希望规避的风险收取费用。
好事达的风险管理策略是对每个客户收取费用，并使全部客户的保险费超过在未来发生大火时，他们可能会面临的赔付总额。期权交易商的风险管理策略则不同：在理想的世界中，他规避IBM股票价格上涨的风险仅需从其他人手里以更低的价格买入一份相同的期权即可，还能从中获得盈利。可惜的是，这种策略很少能行得通。作为替代，交易商转而“制造”（manufactures）一份近似的期权。此时，布莱克-斯科尔斯模型派上用场了。
不可思议的是，布莱克-斯科尔斯模型告诉我们如何利用标的股票来复制期权，而且还能够估算出这样复制期权的成本。根据布莱克和斯科尔斯所言，复制期权就像在做水果沙拉，而股票就像其中的水果。假如你希望卖出一份苹果和橙子的水果沙拉，你将对一磅沙拉罐头索价多少？通常来说，你会观察一下市场上水果的价格、罐装及运输的成本等，最终得到利用各种成分制作沙拉这种混合物的成本。
1973年，布莱克和斯科尔斯告诉大家，你可以利用一定数量的IBM股票和现金来混合制成一份IBM期权，就像你将苹果和橙子混合制作沙拉一样。当然，制作期权的过程会比制作水果沙拉的过程更加复杂，否则早就有人发现布莱克-斯科尔斯模型了。与水果沙拉混合比例固定不变（比如50%的苹果配上50%的橙子）不同，复制期权的构成比例要不断变化。在股票价格不断变化的条件下，复制期权需要不断调整股票和现金的数量。用水果沙拉的例子来表述的话，就是你可能是按照50%的苹果和50%的橙子开始的，但接下来苹果的价格上涨了，水果沙拉的配比就要相应调整为40%的苹果和60%的橙子；如果苹果价格下跌了，水果沙拉的配比就要相应地调整为70%的苹果和30%的橙子。
从某种意义上讲，随着构成成分的价格变化和时间的推移，你要通过调整配比来保证混合物的价格稳定。确切的“菜谱”要遵循布莱克-斯科尔斯方程式的计算结果。布莱克-斯科尔斯方程式还能告诉你“菜谱”的制作成本。在布莱克和斯科尔斯之前，没有人能够猜到通过简单混合就能复制出期权来，更没有人能够估计期权的合理价值。
这一发现使现代金融发生了革命性巨变。布莱克和斯科尔斯运用他们的洞察力使期权这种以前只能 美食 家才能享用的食谱变为标准菜单。交易商现在可以在不承担风险的前提下利用所有标的证券制作、出售客户愿意承担的风险。这就像在一个干燥的充满氢气和氧气的世界中，终于有人想出了如何合成水（H2O）。
交易商运用布莱克-斯科尔斯模型制作（或“合成”，或运用更加具有金融学味道的“设计”）出售给客户的期权。他们可以利用市场上买来的股票进行期权复制，相反地，他们也可以将从别人那里买入的期权分解成股票，并卖回到市场中去。利用这种方法，交易商转嫁了风险（由于布莱克-斯科尔斯模型仅仅是一个模型，而金融世界里所有的模型都不可能百分之百正确，交易商无法完全规避掉风险）。交易商对自己的期权制作和期权分解过程收取费用（期权费），就像高档餐厅的厨师不但要对食材收费，还要对他们的菜谱和厨艺收费一样，也好比支付给时装设计师的费用中既包含时装材料费用，又包括设计师的才能费用一样。
当前我国的金融衍生产品市场发展明显滞后，在全球国内生产总值排名前20位的国家中，只有我们没有金融期货，整个金融业全面缺乏衍生产品定价能力，产品定价处于跟随的低端状态。然而另一方面，中国的企业却已经走出国门，在世界范围内参与竞争，企业面临了很多企业不愿意承担的风险，例如市场风险、汇率风险等等，而很多国际大企业就可以通过衍生产品或者其它产品将许多风险头寸规避掉，这样在发生竞争时，中国的企业就缺乏抗险能力和灵活性，在竞争中就很可能处于劣势。因此很多国内企业就去海外市场做衍生产品，但是在衍生品市场还只是个幼儿的我国企业往往会被国际投机者盯上，在他们精心设计的陷阱中损失惨重。
过目前来看，香港和深圳，分别代表了国际金融中心的两种模式。未来粤港澳大湾区的金融格局可能是在大湾区范围内，将香港国际金融中心的功能、作用扩展到整个大湾区，使大湾区形成以香港为核心、影响力进一步提升的深港国际金融中心。据最新一期全球金融中心指数报告（GFCI28）显示共有111个金融中心进入榜单，全球前十大金融中心排名依次为：纽约、伦敦、上海、东京、香港、新加坡、北京、旧金山、深圳、苏黎世。
