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.
  14 hodiny
 

Počet účastníků


Začátek

Konec


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Reference (1)

Související kurzy

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 hodiny

Související kategorie