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)
De många exempel och kodens byggande från början till slut.
Toon - Draka Comteq Fibre B.V.
Kurs - Introduction to Image Processing using Matlab
Maskintolkat
Många användbara övningar, väl förklarade
Helene Meadows - European Investment Bank
Kurs - MATLAB Programming
Maskintolkat