Návrh Školení
Přehled MATLAB Financial Toolbox
Cíl: Naučit se používat různé funkce obsažené v MATLAB Financial Toolbox k provádění kvantitativní analýzy pro finanční odvětví. Získejte znalosti a praxi potřebnou k efektivnímu vývoji aplikací v reálném světě zahrnujících finanční data.
- Alokace aktiv a optimalizace portfolia Analýza rizik a Investment Analýza výkonnosti s pevným výnosem a oceňování opcí Analýza finančních časových řad Regrese a odhady s chybějícími údaji Technické ukazatele a finanční grafy Simulace Monte Carlo modelů SDE
Alokace aktiv a optimalizace portfolia
Cíl: provádět alokaci kapitálu, alokaci aktiv a hodnocení rizik.
- Odhad návratnosti aktiv a momentů celkové návratnosti z údajů o ceně nebo výnosu Výpočet statistik na úrovni portfolia, jako je průměr, rozptyl, hodnota v riziku (VaR) a podmíněná hodnota v riziku (CVaR) Provádění optimalizace a analýzy portfolia s omezeným průměrem rozptylu Zkoumání časový vývoj efektivních alokací portfolia Provádění kapitálové alokace Účtování obratových a transakčních nákladů v problémech optimalizace portfolia
Analýza rizik a Investment Výkon
Cíl: Definovat a řešit problémy optimalizace portfolia.
- Zadání názvu portfolia, počtu aktiv ve vesmíru aktiv a identifikátorů aktiv. Definování počáteční alokace portfolia.
Analýza fixního příjmu a oceňování opcí
Cíl: Provést analýzu fixního příjmu a oceňování opcí.
- Analýza peněžních toků Provádění analýzy zabezpečení s pevným příjmem v souladu se SIA Provádění základních cen Black-Scholes, Black a binomických opcí
Analýza finančních časových řad
Cíl: analyzovat data časových řad na finančních trzích.
- Provádění matematiky dat Transformace a analýza dat Technická analýza Grafy a grafika
Regrese a odhady s chybějícími údaji
Cíl: Provést vícerozměrnou normální regresi s chybějícími daty nebo bez nich.
- Provádění běžných regresí Odhadování logaritmické pravděpodobnostní funkce a standardních chyb pro testování hypotéz Dokončování výpočtů, když chybí data
Technické ukazatele a finanční grafy
Cíl: Procvičit používání výkonnostních metrik a specializovaných grafů.
- Klouzavé průměry Oscilátory, stochastiky, indexy a indikátory Maximální čerpání a očekávané maximální čerpání Grafy, včetně Bollingerových pásem, svíčkových grafů a klouzavých průměrů
Monte Carlo simulace modelů SDE
Cíl: Vytvářet simulace a aplikovat modely SDE
- Brownův pohyb (BM) Geometrický Brownův pohyb (GBM) Konstantní elasticita odchylky (CEV) Cox-Ingersoll-Ross (CIR) Hull-White/Vasiček (HWV) Heston
Závěr
Požadavky
- Znalost lineární algebry (tj. maticových operací)
- Seznámení se základními statistikami
- Pochopení finančních principů
- Pochopení MATLAB základů
Možnosti kurzu
- Pokud si přejete absolvovat tento kurz, ale nemáte zkušenosti s MATLAB (nebo potřebujete opakovací kurz), lze tento kurz spojit s kurzem pro začátečníky a poskytnout jej jako: MATLAB Základy + MATLAB pro Finance.
- Pokud si přejete upravit témata obsažená v tomto kurzu (např. odstranit, zkrátit nebo prodloužit pokrytí určitých funkcí), kontaktujte nás, abychom se domluvili.
Reference (2)
Ruce na vytváření kódu od nuly.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Kurz - Introduction to Image Processing using Matlab
Machine Translated
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.