Návrh Školení

Část 1

Krátký úvod do MATLAB

Cíle: Nabídnout přehled o tom, co je MATLAB, z čeho se skládá a co pro vás může udělat

    Příklad: C vs. MATLAB MATLAB Přehled produktu MATLAB Oblasti použití Co pro vás může MATLAB udělat? Osnova kurzu

Práce s uživatelským rozhraním MATLAB

Cíl: Získat úvod do hlavních funkcí MATLAB integrovaného návrhového prostředí a jeho uživatelských rozhraní. Získejte přehled o tématech kurzu.

    Rozhraní MATALB Čtení dat ze souboru Ukládání a načítání proměnných Vykreslování dat Přizpůsobení grafů Výpočet statistik a nejvhodnější čáry Export grafiky pro použití v jiných aplikacích

Proměnné a Expressionty

Cíl: Zadávat příkazy MATLAB s důrazem na vytváření a přístup k datům v proměnných.

    Zadávání příkazů Vytváření proměnných Získání nápovědy Accesszadávání a úpravy hodnot v proměnných Vytváření znakových proměnných

Analýza a vizualizace pomocí vektorů

Cíl: Provádět matematické a statistické výpočty s vektory a vytvářet základní vizualizace. Podívejte se, jak syntaxe MATLAB umožňuje výpočty na celých datových sadách pomocí jediného příkazu.

    Výpočty s vektory Vykreslování vektorů Základní možnosti vykreslování Poznámky k grafům

Analýza a vizualizace pomocí matic

Cíl: Používat matice jako matematické objekty nebo jako kolekce (vektorových) dat. Pochopte vhodné použití syntaxe MATLAB k rozlišení mezi těmito aplikacemi.

    Velikost a rozměrnost Výpočty s maticemi Statistics s maticovými daty Vykreslování více sloupců Změna tvaru a lineární indexování Vícerozměrná pole

Část 2

Automatizace příkazů pomocí skriptů

Cíl: Shromáždit MATLAB příkazy do skriptů pro snadnou reprodukci a experimentování. Se zvyšující se složitostí vašich úkolů se stává zadávání dlouhých sekvencí příkazů v příkazovém okně nepraktické.

    Příklad modelování Historie příkazů Vytváření souborů skriptů Spouštění skriptů Komentáře a buňky kódu Publikování skriptů

Práce s datovými soubory

Cíl: Přenést data do MATLAB z formátovaných souborů. Protože importovaná data mohou mít širokou škálu typů a formátů, je kladen důraz na práci s poli buněk a formáty data.

    Import dat Smíšené datové typy Pole buněk Převody mezi číslicemi, řetězci a buňkami Export dat

Více vektorových pozemků

Cíl: Vytvářejte složitější vektorové grafy, například vícenásobné grafy, a použijte techniky manipulace s barvami a řetězci k vytvoření poutavých vizuálních reprezentací dat.

    Grafická struktura Více obrazců, os a grafů Vykreslování rovnic Použití barev Přizpůsobení grafů

Logika a řízení toku

Cíl: Použijte logické operace, proměnné a techniky indexování k vytvoření flexibilního kódu, který se dokáže rozhodovat a přizpůsobovat se různým situacím. Prozkoumejte další programovací konstrukce pro opakující se části kódu a konstrukce, které umožňují interakci s uživatelem.

    Logické operace a proměnné Logické indexování Programming konstruuje smyčky řízení toku

Matrix a Image Visualization

Cíl: Vizualizujte obrázky a maticová data ve dvou nebo třech rozměrech. Prozkoumejte rozdíl v zobrazování obrázků a vizualizaci maticových dat pomocí obrázků.

    Rozptýlená interpolace pomocí vektorových a maticových dat 3D maticová vizualizace 2D maticová vizualizace Indexované obrázky a barevné mapy Obrázky ve skutečných barvách

Část 3

Data Analysis

Cíl: Provádět typické úlohy analýzy dat v MATLAB, včetně vývoje a přizpůsobení teoretických modelů reálným datům. To přirozeně vede k jedné z nejvýkonnějších funkcí MATLAB: řešení lineárních soustav rovnic jediným příkazem.

    Nakládání s chybějícími daty Korelační vyhlazování Spektrální analýza a FFT Řešení lineárních soustav rovnic

Funkce psaní

Cíl: Zvyšte automatizaci zapouzdřením modulárních úloh jako uživatelsky definovaných funkcí. Pochopte, jak MATLAB řeší odkazy na soubory a proměnné.

    Proč funkce? Vytváření funkcí Přidávání komentářů Volání podfunkcí Pracovní prostory Podfunkce Cesta a priorita

Typy dat

Cíl: Prozkoumat datové typy se zaměřením na syntaxi pro vytváření proměnných a přístup k prvkům pole a diskutovat o metodách převodu mezi datovými typy. Datové typy se liší druhem dat, která mohou obsahovat, a způsobem, jakým jsou data organizována.

    MATLAB datové typy Celá čísla Struktury Převod typů

Soubor I/O

Cíl: Prozkoumat nízkoúrovňové funkce importu a exportu dat v MATLAB, které umožňují přesnou kontrolu nad I/O textem a binárním souborem. Mezi tyto funkce patří textscan, který poskytuje přesnou kontrolu čtení textových souborů.

    Otevírání a zavírání souborů Čtení a zápis textových souborů Čtení a zápis binárních souborů

Upozorňujeme, že skutečně dodané zboží může bez předchozího upozornění obsahovat drobné odchylky od výše uvedeného přehledu.

Část 4

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

Část 5

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 Dokončení výpočtů, když chybí data

Technické ukazatele a finanční grafy

Cíl: Procvičit používání výkonnostních metrik a specializovaných grafů.

    Klouzavé průměry Oscilátory, stochastika, 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

Cíle: Shrnout, co jsme se naučili

    Shrnutí kurzu Další připravované kurzy na MATLAB

Poznámka: Skutečný dodaný obsah se může lišit od osnovy v důsledku požadavků zákazníků a času stráveného nad každým tématem.

Požadavky

  • Základní koncept matematických znalostí na vysokoškolské úrovni, jako je lineární algebra, teorie pravděpodobnosti a statistika, stejně jako matice
  • Základní operace s počítačem
  • Nejlépe základní koncept jiného programovacího jazyka na vysoké úrovni, jako je C, PASCAL, FORTRAN nebo BASIC, ale není to nezbytné
 35 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Reference (3)

Související kategorie