План на курса

Преглед на MATLAB Кутия с финансови инструменти

Цел: Научете се да прилагате различните функции, включени в MATLAB Financial Toolbox, за извършване на количествен анализ за финансовата индустрия. Придобийте знанията и практиката, необходими за ефективно разработване на приложения от реалния свят, включващи финансови данни.

    Разпределение на активи и оптимизация на портфолио Анализ на риска и Investment производителност Анализ на фиксиран доход и ценообразуване на опции Анализ на финансови времеви редове Регресия и оценка с липсващи данни Технически индикатори и финансови графики Симулация на Монте Карло на SDE модели

Разпределение на активи и оптимизиране на портфолио

Цел: извършване на разпределение на капитал, разпределение на активи и оценка на риска.

    Оценяване на моментите на възвръщаемост на активи и обща възвръщаемост от данни за цена или възвращаемост Изчисляване на статистически данни на ниво портфейл, като средна стойност, вариация, стойност под риск (VaR) и условна стойност под риск (CVaR) Извършване на ограничена оптимизация и анализ на портфолио със средна вариация Изследване на времева еволюция на ефективно разпределение на портфолио Извършване на разпределение на капитал Отчитане на оборота и транзакционните разходи при проблеми с оптимизирането на портфейла

Анализ на риска и Investment ефективност

Цел: Дефиниране и решаване на проблеми с оптимизацията на портфейла.

    Указване на име на портфолио, броя на активите във вселена от активи и идентификатори на активи. Определяне на първоначално разпределение на портфейла.

Анализ на дългови инструменти и ценообразуване на опции

Цел: Извършване на анализ на фиксиран доход и ценообразуване на опции.

    Анализиране на парични потоци Извършване на SIA-съвместим анализ на ценни книжа с фиксиран доход Извършване на базово ценообразуване на Black-Scholes, Black и биномни опции

Анализ на финансовите времеви редове

Цел: анализиране на данни от времеви редове на финансовите пазари.

    Извършване на математически анализ на данни Трансформиране и анализиране на данни Технически анализ Графики и графики

Регресия и оценка с липсващи данни

Цел: Извършване на многовариантна нормална регресия със или без липсващи данни.

    Извършване на общи регресии Оценка на функцията за логаритмична вероятност и стандартни грешки за тестване на хипотези Завършване на изчисления, когато липсват данни

Технически индикатори и финансови графики

Цел: Практикувайте използването на показатели за ефективност и специализирани графики.

    Пълзящи средни Осцилатори, стохастици, индекси и индикатори Максимално усвояване и очаквано максимално усвояване Графики, включително ленти на Болинджър, диаграми на свещници и подвижни средни

Монте Карло симулация на SDE модели

Цел: Създаване на симулации и прилагане на SDE модели

    Брауново движение (BM) Геометрично брауново движение (GBM) Постоянна еластичност на дисперсията (CEV) Cox-Ingersoll-Ross (CIR) Hull-White/Vasicek (HWV) Heston

Заключение

Изисквания

  • Познаване на линейната алгебра (т.е. матрични операции)
  • Познаване на основни статистики
  • Разбиране на финансовите принципи
  • Разбиране на MATLAB основи

Опции за курс

  • Ако искате да вземете този курс, но нямате опит в MATLAB (или имате нужда от опресняване), този курс може да се комбинира с курс за начинаещи и да се предостави като: MATLAB Основи + MATLAB за финанси.
  • Ако желаете да коригирате темите, обхванати в този курс (напр. да премахнете, съкратите или удължите покритието на определени функции), моля, свържете се с нас, за да уговорим.
  14 Hours

Брой участници


Започва

Свършва


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

Цена за участник

Oтзиви от потребители (1)

Свързани Kурсове

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 Hours

Matlab for Predictive Analytics

  21 Hours

Matlab for Prescriptive Analytics

  14 Hours

Свързани Kатегории