Schița de curs

Partea 1

O scurtă introducere la MATLAB

Obiective: Oferiți o privire de ansamblu asupra a ceea ce este MATLAB, în ce constă și a ceea ce poate face pentru dvs

  • Un exemplu: C vs. MATLAB
  • MATLAB Prezentare generală a produsului
  • MATLAB Câmpuri de aplicare
  • Ce poate face MATLAB pentru tine?
  • Schema cursului

Lucrul cu MATLAB Interfața utilizator

Obiectiv: Obțineți o introducere în principalele caracteristici ale mediului de proiectare integrat MATLAB și interfețele sale cu utilizatorul. Obțineți o privire de ansamblu asupra temelor cursului.

  • Interfață MATALB
  • Citirea datelor din fișier
  • Salvarea și încărcarea variabilelor
  • Trasarea datelor
  • Personalizarea parcelelor
  • Calculul statisticilor și linia cea mai potrivită
  • Exportarea grafică pentru utilizare în alte aplicații

Variabile și Expressioni

Obiectiv: Introduceți MATLAB comenzi, cu accent pe crearea și accesarea datelor în variabile.

  • Introducerea comenzilor
  • Crearea variabilelor
  • Obține ajutor
  • Access crearea și modificarea valorilor în variabile
  • Crearea variabilelor de caractere

Analiză și vizualizare cu vectori

Obiectiv: Efectuați calcule matematice și statistice cu vectori și creați vizualizări de bază. Vedeți cum sintaxa MATLAB permite calcule pe seturi întregi de date cu o singură comandă.

  • Calcule cu vectori
  • Trasarea vectorilor
  • Opțiuni de bază ale complotului
  • Adnotarea parcelelor

Analiză și vizualizare cu matrici

Obiectiv: Utilizați matrice ca obiecte matematice sau ca colecții de date (vectorale). Înțelegeți utilizarea adecvată a sintaxei MATLAB pentru a face distincția între aceste aplicații.

  • Dimensiunea și dimensiunea
  • Calcule cu matrici
  • Statistics cu date matrice
  • Trasarea mai multor coloane
  • Reformare și indexare liniară
  • Matrice multidimensionale

Partea 2

Automatizarea comenzilor cu scripturi

Obiectiv: Colectați MATLAB comenzi în scripturi pentru a facilita reproducerea și experimentarea. Pe măsură ce complexitatea sarcinilor dvs. crește, introducerea unor secvențe lungi de comenzi în fereastra de comandă devine nepractică.

  • Un exemplu de modelare
  • Istoricul comenzilor
  • Crearea fișierelor script
  • Rularea scripturilor
  • Comentarii și celule de cod
  • Publicarea de scenarii

Lucrul cu fișierele de date

Obiectiv: Aduceți date în MATLAB din fișiere formatate. Deoarece datele importate pot fi de o mare varietate de tipuri și formate, se pune accent pe lucrul cu matrice de celule și formate de dată.

  • Import de date
  • Tipuri de date mixte
  • Matrice de celule
  • Conversii între cifre, șiruri și celule
  • Exportarea datelor

Grafice vectoriale multiple

Obiectiv: Realizați diagrame vectoriale mai complexe, cum ar fi diagrame multiple și utilizați tehnici de manipulare a culorilor și a șirurilor pentru a produce reprezentări vizuale atrăgătoare ale datelor.

  • Structura grafică
  • Mai multe figuri, axe și diagrame
  • Trasarea ecuațiilor
  • Folosind culoarea
  • Personalizarea parcelelor

Logica si controlul fluxului

Obiectiv: Utilizați operațiuni logice, variabile și tehnici de indexare pentru a crea cod flexibil care poate lua decizii și se poate adapta la diferite situații. Explorați alte constructe de programare pentru repetarea secțiunilor de cod și constructe care permit interacțiunea cu utilizatorul.

  • Operații logice și variabile
  • Indexare logica
  • Programming constructe
  • Controlul debitului
  • Bucle

Matrix și Vizualizarea imaginii

Obiectiv: Vizualizați imagini și date matrice în două sau trei dimensiuni. Explorați diferența în afișarea imaginilor și vizualizarea datelor matricei folosind imagini.

  • Interpolare dispersată folosind date vectoriale și matrice
  • Vizualizare matrice 3-D
  • Vizualizare matrice 2-D
  • Imagini indexate și hărți de culori
  • Imagini color adevărate

Partea 3

Data Analysis

Obiectiv: Efectuați sarcini tipice de analiză a datelor în MATLAB, inclusiv dezvoltarea și adaptarea modelelor teoretice la datele din viața reală. Acest lucru duce în mod natural la una dintre cele mai puternice caracteristici ale MATLAB: rezolvarea sistemelor liniare de ecuații cu o singură comandă.

  • Tratarea datelor lipsă
  • Corelație
  • Netezire
  • Analiza spectrală și FFT
  • Rezolvarea sistemelor liniare de ecuații

Funcții de scriere

Obiectiv: Creșterea automatizării prin încapsularea sarcinilor modulare ca funcții definite de utilizator. Înțelegeți cum MATLAB rezolvă referințele la fișiere și variabile.

  • De ce funcții?
  • Crearea de funcții
  • Adăugarea de comentarii
  • Apelarea subfuncțiilor
  • Spații de lucru
  • Subfuncții
  • Calea și precedența

Tipuri de date

Obiectiv: Explorarea tipurilor de date, concentrându-se pe sintaxa pentru crearea variabilelor și accesarea elementelor matricei și discutarea metodelor de conversie între tipuri de date. Tipurile de date diferă în ceea ce privește tipul de date pe care le pot conține și modul în care datele sunt organizate.

  • MATLAB tipuri de date
  • numere întregi
  • Structuri
  • Conversia tipurilor

I/O fișier

Obiectiv: Explorați funcțiile de import și export de date de nivel scăzut din MATLAB care permit controlul precis asupra I/O fișierelor de text și binar. Aceste funcții includ textscan, care oferă un control precis al citirii fișierelor text.

  • Deschiderea și închiderea fișierelor
  • Citirea și scrierea fișierelor text
  • Citirea și scrierea fișierelor binare

Rețineți că livrarea reală poate face obiectul unor discrepanțe minore față de schița de mai sus, fără notificare prealabilă.

Partea 4

Prezentare generală a MATLAB Financial Toolbox

Obiectiv: Învățați să aplicați diferitele caracteristici incluse în MATLAB Financial Toolbox pentru a efectua analize cantitative pentru industria financiară. Obțineți cunoștințele și practica necesare pentru a dezvolta eficient aplicații din lumea reală care implică date financiare.

  • Alocarea activelor și optimizarea portofoliului
  • Analiza de risc și Investment Performanță
  • Analiza cu venit fix și stabilirea prețurilor opțiunilor
  • Analiza serii temporale financiare
  • Regresia și estimarea cu date lipsă
  • Indicatori tehnici și diagrame financiare
  • Simularea Monte Carlo a modelelor SDE

Alocarea activelor și optimizarea portofoliului

Obiectiv: efectuarea alocării capitalului, a alocării activelor și evaluarea riscurilor.

  • Estimarea rentabilității activelor și a momentelor de rentabilitate totală din datele de preț sau de returnare
  • Calcularea statisticilor la nivel de portofoliu, cum ar fi media, varianța, valoarea la risc (VaR) și valoarea condiționată la risc (CVaR)
  • Efectuarea de optimizare și analiză a portofoliului cu variații medii limitate
  • Examinarea evoluției în timp a alocărilor eficiente de portofoliu
  • Efectuarea alocării capitalului
  • Contabilitatea cifrei de afaceri și a costurilor de tranzacție în problemele de optimizare a portofoliului

Analiza de risc și Investment Performanță

Obiectiv: Definirea si rezolvarea problemelor de optimizare a portofoliului.

  • Specificarea unui nume de portofoliu, a numărului de active dintr-un univers de active și a identificatorilor de active.
  • Definirea unei alocări inițiale de portofoliu.

Analiza cu venit fix și stabilirea prețurilor opțiunilor

Obiectiv: Efectuați analize cu venit fix și stabilirea prețurilor opțiunilor.

  • Analiza fluxului de numerar
  • Efectuarea analizei de securitate cu venit fix conform SIA
  • Efectuarea prețurilor opțiunilor de bază Black-Scholes, Black și binomiale

Partea 5

Analiza serii temporale financiare

Obiectiv: analiza datelor serii temporale de pe piețele financiare.

  • Efectuarea calculelor de date
  • Transformarea și analiza datelor
  • Analiza tehnica
  • Diagrame și grafică

Regresia și estimarea cu date lipsă

Obiectiv: Efectuați regresia normală multivariată cu sau fără date lipsă.

  • Efectuarea regresiilor comune
  • Estimarea funcției de log-probabilitate și a erorilor standard pentru testarea ipotezelor
  • Finalizarea calculelor atunci când lipsesc date

Indicatori tehnici și diagrame financiare

Obiectiv: Exersați folosind metrici de performanță și diagrame specializate.

  • Medii mobile
  • Oscilatoare, stocastice, indici și indicatori
  • Tragere maximă și tragere maximă așteptată
  • Grafice, inclusiv benzi Bollinger, diagrame cu lumânări și medii mobile

Simularea Monte Carlo a modelelor SDE

Obiectiv: Creați simulări și aplicați modele SDE

  • Mișcarea browniană (BM)
  • Mișcare browniană geometrică (GBM)
  • Elasticitate constantă a variației (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Hull-White/Vasicek (HWV)
  • Heston

Concluzie

Obiective: Rezumați ceea ce am învățat

  • Un rezumat al cursului
  • Alte cursuri viitoare pe MATLAB

Notă: conținutul efectiv livrat poate diferi de schiță ca urmare a cerințelor clienților și a timpului petrecut pe fiecare subiect.

Cerințe

  • Conceptul de bază al cunoștințelor matematice la nivel de licență, cum ar fi algebra liniară, teoria probablilității și statistică, precum și matrice
  • .
  • Operații de bază pe calculator
  • .
  • Preferabil noțiuni de bază ale unui alt limbaj de programare de nivel înalt cum ar fi C, PASCAL, FORTRAN sau BASIC, dar nu este esențial
  • .
 35 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Mărturii (3)

Categorii înrudite