Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Část 1
Krátké představení MATLABu
Cíle: Nabídnout přehled o tom, co je MATLAB, z čeho se skládá a co pro vás může udělat.
- Příklad: C vs. MATLAB
- Přehled produktu MATLAB
- Oblasti použití MATLABu
- Co může pro vás MATLAB udělat?
- Rozvrh kurzu
Práce s uživatelským rozhraním MATLABu
Cíle: Seznámíte se s hlavními funkcemi integrovaného vývojového prostředí MATLAB a jeho uživatelských rozhraní. Získáte přehled o tématu kurzu.
- Rozhraní MATLAB
- Načítání dat z souboru
- Ukládání a načítání proměnných
- Vizualizace dat
- Přizpůsobení grafů
- Početí statistik a nejlepší přímky
- Export grafu pro použití v jiných aplikacích
Proměnné a výrazy
Cíle: Zadávání příkazů MATLAB, s důrazem na vytváření a přístup k datům v proměnných.
- Zadávání příkazů
- Vytváření proměnných
- Nápověda
- Přístup a úprava hodnot v proměnných
- Vytváření textových proměnných
Analyza a vizualizace s vektory
Cíle: Provést matematické a statistické výpočty s vektory a vytvářet základní vizualizace. Zjistěte, jak syntaxe MATLABu umožňuje provádět výpočty nad celými soubory dat jedním příkazem.
- Výpočty s vektory
- Grafy vektorů
- Základní možnosti grafu
- Anotace grafů
Analyza a vizualizace s maticemi
Cíle: Použití matic jako matematických objektů nebo jako kolekcí (vektorových) dat. Pochopte správné použití syntaxe MATLABu pro odlišení těchto aplikací.
- Velikost a dimenze
- Výpočty s maticemi
- Statistiky s daty v maticích
- Grafy více sloupců
- Změna tvaru a lineární indexace
- Vícerozměrné pole
Část 2
Automatizace příkazů pomocí skriptů
Cíle: Shromažďování příkazů MATLAB do skriptů pro snadnou reprodukci a experimentaci. S rostoucí komplexitou úkolů se stává nepraktickým zadávání dlouhých sérií příkazů v okně Příkazového řádku.
- Modelovací příklad
- Historie příkazů
- Vytváření souborů skriptů
- Spuštění skriptů
- Komentáře a buňky kódu
- Publikování skriptů
Práce s datovými soubory
Cíle: Přinesení dat do MATLABu ze formátovaných souborů. Protože importovaná data mohou být různého typu a formátu, důraz je kladen na práci s buňkovými poli a formáty datumů.
- Import dat
- Míšené typy dat
- Buňková pole
- Převody mezi čísly, řetězci a buňkami
- Export dat
Více vektorových grafů
Cíle: Vytváření komplexnějších vektorových grafů, jako jsou více grafů, a použití technik manipulace s barvami a řetězci pro přitažlivé vizualizace dat.
- Struktura grafu
- Více oken, os a grafů
- Grafy rovnic
- Použití barev
- Přizpůsobení grafů
Logika a řízení toku
Cíle: Použití logických operací, proměnných a indexování k vytvoření pružného kódu, který může rozhodovat a přizpůsobovat se různým situacím. Prozkoumejte další konstrukce programování pro opakování částí kódu a konstrukce umožňující interakci s uživatelем.
- Logické operace a proměnné
- Logické indexování
- Programovací konstrukce
- Řízení toku
- Cykly
Vizualizace matic a obrázků
Cíle: Vizualizace obrazů a datových matic ve dvou nebo třech dimenzích. Prozkoumejte rozdíly mezi zobrazováním obrazů a vizualizací datových matic pomocí obrázků.
- Roztroušená interpolace pomocí vektorových a matricových dat
- 3D vizualizace matic
- 2D vizualizace matic
- Indexované obrázky a barevné mapy
- Přirozeně barevné obrázky
Část 3
Data analysis
Cíle: Provést běžné úkoly analýzy dat v MATLABu, včetně vyvíjení a přizpůsobování teoretických modelů skutečným datům. Toto přirozeně vede k jedné z nejvýraznějších funkcí MATLABu: řešení lineárních soustav rovnic jedním příkazem.
- Úprava chybějících dat
- Korelace
- Hlazení
- Spektrální analýza a FFTs
- Řešení lineárních soustav rovnic
Writing functions
Cíle: Zvýšit automatizaci tím, že modularní úkoly obalíte do uživatelsky definovaných funkcí. Pochopte, jak MATLAB rozpoznává odkazy na soubory a proměnné.
- Proč funkce?
- Vytváření funkcí
- Přidávání komentářů
- Zavolání podfunkcí
- Pracovní prostory
- Podfunkce
- Cesta a priorita
Data types
Cíle: Prozkoumejte datové typy s důrazem na syntaxi pro vytváření proměnných a přístup k prvkům pole, a diskutujte o metodách převodu mezi datovými typy. Datové typy se liší v tom, jaké data mohou obsahovat a způsobem organizace dat.
- Datové typy MATLABu
- Celá čísla
- Struktury
- Převod datových typů
Souborový vstup/výstup (I/O)
Cíle: Prozkoumejte nižší úrovni funkce pro import a export dat v MATLABu, které umožňují přesnou kontrolu nad textovými a binárními soubory I/O. Tyto funkce zahrnují textscan, který poskytuje přesnou kontrolu při čtení textových souborů.
- Otevírání a zavírání souborů
- Čtení a zápis do textových souborů
- Čtení a zápis binárních souborů
Poznámka: Skutečný obsah může být předmětem menších odchylek od následujícího rozvrhu bez předchozího oznámení.
Část 4
Přehled finanční schránky MATLABu (Financial Toolbox)
Cíle: Naučte se používat různé funkce zahrnuté v finanční schránce MATLAB pro provádění kvantitativní analýzy ve finančním průmyslu. Získejte znalosti a praktickou zkušenost potřebné k efektivnímu vývoji reálných aplikací s finančními daty.
- Přidělování kapitálu a optimalizace portfolia
- Risková analýza a hodnocení investic
- Analyza dluhopisů a ceny opcií
- Finanční časové řady
- Regressní a odhadovací analýzy s chybějícími daty
- Techické ukazatele a finanční grafy
- Monte Carlo simulace SDE modelů
Přidělování kapitálu a optimalizace portfolia
Cíle: provést přidělování kapitálu, přidělování aktiv a hodnocení rizik.
- Odhadování návratnosti aktiv a momentů celkové návratnosti z cen nebo dat o návratnosti
- Výpočet agregovaných statistik, jako je průměr, rozptyl, hodnota v riziku (VaR) a podmíněná hodnota v riziku (CVaR)
- Provádění optimalizace portfolia s omezujícími podmínkami a analýzy
- Kontrola časového rozvoje efektivního přidělení aktiv v portfoliu
- Přidělování kapitálu
- Účetnictví otočení a transakčních nákladů ve problémech optimalizace portfolia
Risková analýza a hodnocení investic
Cíle: Definovat a řešit problémy optimalizace portfolia.
- Specifikace názvu portfolia, počtu aktiv v oboru aktiv a identifikátorů aktiv
- Definice počátečního přidělení aktiv v portfoliu
Analyza dluhopisů a ceny opcií
Cíle: Provést analýzu dluhopisů a ceny opcií.
- Analýza přívodů hotovosti
- SIA-srovnatelná analýza finančních aktiv
- Základní Black-Scholes, Black a binomické ceny opcií
Část 5
Analyza časových řad v finančních trzích
Cíle: analyzovat data časových řad na finančních trzích.
- Provádění matematických operací s daty
- Převody a analýza dat
- Techická analýza
- Grafy a vizualizace
Regressní a odhadovací analýzy s chybějícími daty
Cíle: Provést multivariátní normální regresi s nebo bez chybějících dat.
- Provádění běžných regresí
- Odhad logaritmické funkce pravděpodobnosti a standardních odchylek pro testování hypotéz
- Dokončení výpočtů při chybějících datech
Techické ukazatele a finanční grafy
Cíle: Praktikovat použití metrik výkonu a specializovaných grafů.
- Prostřední hodnoty pohybu
- Oscilátory, stochastické ukazatele, indexy a ukazatele
- Maximální sestup a očekávaný maximální sestup
- Grafy včetně Bollingerových pásů, svíčkové grafy a pohybové průměry
Monte Carlo simulace SDE modelů
Cíle: Vytvářet simulace a aplikovat SDE modely
- Brownův pohyb (BM)
- Geometrický Brownův pohyb (GBM)
- Konstantní elastickost variability (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Závěr
Cíle: Shrnutí toho, co jsme se naučili.
- Shrnutí kurzu
- Jiné připravované kurzy o MATLABu
Poznámka: Skutečný obsah může se lišit od tohoto rozvrhu v důsledku požadavků zákazníka a času stráveného na jednotlivých tématech.
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
Reference (4)
Zkušenosti instruktora a jeho způsob předávání obsahu
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
Kurz - FinOps
Přeloženo strojem
Osobní služby a orientované na mé potřeby
ANN - New Vitality Clinic
Kurz - GnuCash for Business Accounting
Přeloženo strojem
The lecturer is very knowledgeable and can substantiate theories with his own personal experiences.
Harry Estipona
Kurz - Financial Markets
I was benefit from the interesting and clear ideas and suggestions.
