Kursplan

Oversikt over MATLAB Financial Toolbox

Mål: Lær å bruke de ulike funksjonene som er inkludert i MATLAB Financial Toolbox for å utføre kvantitative analyser for finansnæringen. Få kunnskapen og praksisen som trengs for å effektivt utvikle virkelige applikasjoner som involverer økonomiske data.

    Asset Allocation og Porteføljeoptimalisering Risikoanalyse og Investment Ytelse Renteinntektsanalyse og opsjonsprising Finansiell tidsserieanalyse Regresjon og estimering med manglende data Tekniske indikatorer og finansielle diagrammer Monte Carlo Simulering av SDE-modeller

Asset Allocation og Porteføljeoptimalisering

Mål: utføre kapitalallokering, aktivaallokering og risikovurdering.

    Estimering av aktivaavkastning og totalavkastningsøyeblikk fra pris- eller avkastningsdata Beregning av statistikk på porteføljenivå, slik som gjennomsnitt, varians, risikoverdi (VaR) og betinget risikoverdi (CVaR) Utføre porteføljeoptimalisering og analyse med begrenset gjennomsnittsvariasjon. tidsutvikling av effektive porteføljeallokeringer Utføre kapitalallokering Regnskap for omsetning og transaksjonskostnader i porteføljeoptimeringsproblemer

Risikoanalyse og Investment ytelse

Mål: Definere og løse porteføljeoptimeringsproblemer.

    Angivelse av et porteføljenavn, antall eiendeler i et eiendelunivers og eiendelidentifikatorer. Definere en innledende porteføljeallokering.

Renteinntektsanalyse og opsjonsprising

Mål: Utføre renteanalyse og opsjonsprising.

    Analysere kontantstrøm Utføre SIA-kompatibel rentesikkerhetsanalyse Utføre grunnleggende Black-Scholes, Black og binomial opsjonsprising

Finansiell tidsserieanalyse

Mål: analysere tidsseriedata i finansmarkedene.

    Utføre datamatte Transformere og analysere data Teknisk analyse Kartlegging og grafikk

Regresjon og estimering med manglende data

Mål: Utføre multivariat normal regresjon med eller uten manglende data.

    Utføre vanlige regresjoner Estimere log-likelihood-funksjon og standardfeil for hypotesetesting Fullføre beregninger når data mangler

Tekniske indikatorer og finansielle diagrammer

Mål: Øv deg på å bruke ytelsesmålinger og spesialiserte plott.

    Glidende gjennomsnitt Oscillatorer, stokastikk, indekser og indikatorer Maksimal nedtrekking og forventet maksimal nedtrekking Diagrammer, inkludert Bollinger-bånd, lysestakeplott og glidende gjennomsnitt

Monte Carlo Simulering av SDE-modeller

Mål: Lage simuleringer og bruke SDE-modeller

    Brownsk bevegelse (BM) Geometrisk Brownsk bevegelse (GBM) Konstant varianselastisitet (CEV) Cox-Ingersoll-Ross (CIR) Hull-White/Vasicek (HWV) Heston

Konklusjon

Krav

  • Kjennskap til lineær algebra (dvs. matriseoperasjoner)
  • Kjennskap til grunnleggende statistikk
  • Forståelse av økonomiske prinsipper
  • Forståelse av MATLAB grunnleggende

Kursalternativer

  • Hvis du ønsker å ta dette kurset, men mangler erfaring i MATLAB (eller trenger en oppfriskning), kan dette kurset kombineres med et nybegynnerkurs og gis som: MATLAB Fundamentals + MATLAB for Finance.
  • Hvis du ønsker å justere emnene som dekkes i dette kurset (f.eks. fjerne, forkorte eller forlenge dekningen av visse funksjoner), vennligst kontakt oss for å avtale.
  14 timer

Antall deltakere


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

Price per participant

Testimonials (1)

Relaterte kurs

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 timer

Related Categories