Schița de curs
Prezentare generală a Financial Toolbox din MATLAB
Obiectiv: Învățați să aplicați diversele funcționalități incluse în Financial Toolbox-ul MATLAB pentru a efectua analize cantitative pentru industria financiară. Dobândiți cunoștințele și practica necesare pentru a dezvolta eficient aplicații din lumea reală care implică date financiare.
- Alocarea activelor și optimizarea portofoliului
- Analiza riscului și performanța investițiilor
- Analiza veniturilor fixe și prețurile opțiunilor
- Analiza seriilor temporale financiare
- Regresie și estimare cu date lipsă
- Indicatori tehnici și grafice financiare
- Simularea Monte Carlo a modelelor SDE
Alocarea activelor și optimizarea portofoliului
Obiectiv: efectuați alocarea de capital, alocarea activelor și evaluarea riscului.
- Estimarea randamentului activelor și a momentelor de randament total din datele de preț sau randament
- Calculul statisticilor la nivel de portofoliu, cum ar fi media, varianța, valoarea la risc (VaR) și valoarea condiționată la risc (CVaR)
- Efectuarea optimizării și analizei portofoliului medie-varianță cu constrângeri
- Examinarea evoluției temporale a alocărilor eficiente ale portofoliului
- Efectuarea alocării de capital
- Luarea în considerare a costurilor de rotație și tranzacționare în problemele de optimizare a portofoliului
Analiza riscului și performanța investițiilor
Obiectiv: Definiți și rezolvați probleme de optimizare a portofoliului.
- Specificarea unui nume de portofoliu, a numărului de active dintr-un univers de active și a identificatorilor de active.
- Definirea unei alocări inițiale a portofoliului.
Analiza veniturilor fixe și prețurile opțiunilor
Obiectiv: Efectuați analiza veniturilor fixe și prețurile opțiunilor.
- Analiza fluxurilor de numerar
- Efectuarea analizei titlurilor de venit fix conform SIA
- Efectuarea prețurilor de bază ale opțiunilor Black-Scholes, Black și binomial
Analiza seriilor temporale financiare
Obiectiv: analizați datele seriilor temporale din piețele financiare.
- Efectuarea calculelor matematice pe date
- Transformarea și analiza datelor
- Analiza tehnică
- Grafică și reprezentări grafice
Regresie și estimare cu date lipsă
Obiectiv: Efectuați regresie normală multivariată cu sau fără date lipsă.
- Efectuarea regresiilor comune
- Estimarea funcției de log-verosimilitate și a erorilor standard pentru testarea ipotezelor
- Finalizarea calculelor atunci când datele lipsesc
Indicatori tehnici și grafice financiare
Obiectiv: Practicați utilizarea metricelor de performanță și a graficelor specializate.
- Medii mobile
- Oscilatoare, stocastici, indici și indicatori
- Scăderea maximă și scăderea maximă așteptată
- Grafice, inclusiv benzi Bollinger, grafice cu lumânări și medii mobile
Simularea Monte Carlo a modelelor SDE
Obiectiv: Creați simulări și aplicați modele SDE
- Mișcarea Browniană (BM)
- Mișcarea Browniană Geometrică (GBM)
- Elasticitatea constantă a varianței (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Concluzie
Cerințe
- Cunoștințe de algebră liniară (de exemplu, operații cu matrice)
- Cunoștințe de bază în statistică
- Înțelegere a principiilor financiare
- Înțelegere a elementelor de bază ale MATLAB
Opțiuni de curs
- Dacă doriți să urmați acest curs, dar nu aveți experiență în MATLAB (sau aveți nevoie de o recapitulare), acest curs poate fi combinat cu un curs pentru începători și oferit ca: Fundamentele MATLAB + MATLAB pentru Finanțe.
- Dacă doriți să ajustați subiectele acoperite în acest curs (de exemplu, eliminați, scurtați sau extindeți acoperirea anumitor funcționalități), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Mărturii (2)
Multitudinea de exemple și construirea codului de la început până la sfârșit.
Toon - Draka Comteq Fibre B.V.
Curs - Introduction to Image Processing using Matlab
Tradus de catre o masina
Multe exerciții utile, bine explicative
Helene Meadows - European Investment Bank
Curs - MATLAB Programming
Tradus de catre o masina
