Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
Testimonials (2)
Hånden på å bygge koden fra bunnen av.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Kurs - Introduction to Image Processing using Matlab
Machine Translated
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
