Kursplan
Översikt över MATLABs Financial Toolbox
Mål: Lär dig att tillämpa de olika funktionerna som ingår i MATLABs Financial Toolbox för att utföra kvantitativ analys inom finansindustrin. Få den kunskap och praktik du behöver för effektivt att utveckla verkliga program som involverar finansiella data.
- Tillgångsallokering och portföljoptimering
- Riskanalys och investeringsprestanda
- Fastintäktsanalys och optionsprissättning
- Finansiell tidsrekordsanalys
- Regression och uppskattning med saknade data
- Tekniska indikatorer och finansiella diagram
- Monte Carlo-simulering av SDE-modeller
Tillgångsallokering och portföljoptimering
Mål: utföra kapitalallokering, tillgångsallokering och riskbedömning.
- Beräkna tillgångsuppgifter och totala uppgifter från pris- eller avkastningsdata
- Beräkna portföljnivåstatistik, som medelvärde, varians, value at risk (VaR) och conditional value at risk (CVaR)
- Utföra begränsad medel-varians portföljoptimering och analys
- Granska tidsevolutionen av effektiva portföljallokeringar
- Utföra kapitalallokering
- Förklara ombyte och transaktionskostnader i portföljoptimeringsproblem
Riskanalys och investeringsprestanda
Mål: definiera och lösa portföljoptimeringsproblem.
- Ange en portfölnamn, antal tillgångar i en tillgångsvärld, och tillgångsidentifierare
- Definiera en initial portföljallokering
Fastintäktsanalys och optionsprissättning
Mål: utföra fastintäktsanalys och optionsprissättning.
- Analysera kontantflöde
- Utföra SIA-kompatibel fastintäktsvärdeskapsanalys
- Utföra grundläggande Black-Scholes, Black och binomial optionsprissättning
Finansiell tidsrekordsanalys
Mål: analysera tidsrekorddata i finansmarknaden.
- Utföra datamatematik
- Transformera och analysera data
- Teknikanalys
- Diagram och grafik
Regression och uppskattning med saknade data
Mål: utföra multivariat normalregression med eller utan saknade data.
- Utföra vanliga regressionsanalys
- Beräkna log-likelihood-funktion och standardfel för hypotesprövning
- Förklara beräkningar när data saknas
Tekniska indikatorer och finansiella diagram
Mål: öva på att använda prestandamätarvärden och specialiserade diagram.
- Rörliga medelvärden
- Oscillatörer, stokastik, index och indikatorer
- Maximala nedgångar och förväntade maximala nedgångar
- Diagram, inklusive Bollinger bands, candelstickdiagram och rörliga medelvärden
Monte Carlo-simulering av SDE-modeller
Mål: skapa simuleringar och tillämpa SDE-modeller
- Brownian Motion (BM)
- Geometric Brownian Motion (GBM)
- Constant Elasticity of Variance (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Slutsats
Krav
- Förmåga att hantera linjär algebra (t.ex., matrisoperationer)
- Kännedom om grundläggande statistik
- Förståelse för finansiella principer
- Förståelse för MATLABs grunder
Kursalternativ
- Om du önskar delta i denna kurs men har bristande erfarenhet av MATLAB (eller behöver en uppdatering) kan kursen kombineras med en grundkurs och erbjudas som: MATLAB Grunder + MATLAB för finans.
- Om du önskar justera de ämnen som täcks i denna kurs (t.ex., ta bort, förkorta eller utöka täckningen av vissa funktioner), kontakta oss för att ordna det.
Vittnesmål (2)
Praktiskt byggande av koden från grunden.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Kurs - Introduction to Image Processing using Matlab
Maskintolkat
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.