Schița de curs
Partea 1
O scurtă introducere în MATLAB
Obiective: Oferă o prezentare generală despre ce este MATLAB, din ce este format și ce poate face pentru tine
- Un exemplu: C vs. MATLAB
- Prezentarea generală a produsului MATLAB
- Domenii de aplicare ale MATLAB
- Ce poate face MATLAB pentru tine?
- Planul cursului
Lucrul cu interfața utilizator MATLAB
Obiectiv: Obține o introducere în principalele caracteristici ale mediului integrat de proiectare MATLAB și interfețele sale utilizator. Obține o prezentare generală a temelor cursului.
- Interfața MATLAB
- Citirea datelor din fișier
- Salvarea și încărcarea variabilelor
- Trasarea datelor
- Personalizarea graficelor
- Calculul statisticilor și a liniei de cea mai bună potrivire
- Exportul graficelor pentru utilizare în alte aplicații
Variabile și expresii
Obiectiv: Introducerea comenzilor MATLAB, cu accent pe crearea și accesarea datelor în variabile.
- Introducerea comenzilor
- Crearea variabilelor
- Obținerea de ajutor
- Accesarea și modificarea valorilor în variabile
- Crearea variabilelor de tip caracter
Analiza și vizualizarea cu vectori
Obiectiv: Efectuarea de calcule matematice și statistice cu vectori și crearea de vizualizări de bază. Vezi cum sintaxa MATLAB permite calcule pe seturi întregi de date cu o singură comandă.
- Calcule cu vectori
- Trasarea vectorilor
- Opțiuni de bază pentru grafice
- Adnotarea graficelor
Analiza și vizualizarea cu matrice
Obiectiv: Utilizarea matricelor ca obiecte matematice sau ca colecții de date (vectoriale). Înțelegeți utilizarea adecvată a sintaxei MATLAB pentru a distinge între aceste aplicații.
- Dimensiunea și dimensionalitatea
- Calcule cu matrice
- Statistici cu date matriciale
- Trasarea mai multor coloane
- Redimensionarea și indexarea liniară
- Matrice multidimensionale
Partea 2
Automatizarea comenzilor cu scripturi
Obiectiv: Colectarea comenzilor MATLAB în scripturi pentru ușurința reproducerii și experimentării. Pe măsură ce complexitatea sarcinilor tale crește, introducerea unor secvențe lungi de comenzi în fereastra de comandă devine impracticabilă.
- Un exemplu de modelare
- Istoricul comenzilor
- Crearea fișierelor script
- Executarea scripturilor
- Comentarii și celule de cod
- Publicarea scripturilor
Lucrul cu fișiere de date
Obiectiv: Aducerea datelor în MATLAB din fișiere formatate. Deoarece datele importate pot fi de o varietate largă de tipuri și formate, se acordă atenție lucrului cu matrice de celule și formate de date.
- Importul datelor
- Tipuri de date mixte
- Matrice de celule
- Conversii între numere, șiruri și celule
- Exportul datelor
Trasarea mai multor vectori
Obiectiv: Realizarea de grafice vectoriale mai complexe, cum ar fi grafice multiple, și utilizarea tehnicilor de manipulare a culorilor și șirurilor pentru a produce reprezentări vizuale atractive ale datelor.
- Structura graficelor
- Figuri, axe și grafice multiple
- Trasarea ecuațiilor
- Utilizarea culorilor
- Personalizarea graficelor
Logică și control al fluxului
Obiectiv: Utilizarea operațiilor logice, a variabilelor și a tehnicilor de indexare pentru a crea cod flexibil care poate lua decizii și se poate adapta la diferite situații. Explorează alte construcții de programare pentru repetarea secțiunilor de cod și construcții care permit interacțiunea cu utilizatorul.
- Operații și variabile logice
- Indexare logică
- Construcții de programare
- Control al fluxului
- Bucle
Vizualizarea matricelor și a imaginilor
Obiectiv: Vizualizarea imaginilor și a datelor matriciale în două sau trei dimensiuni. Explorează diferența dintre afișarea imaginilor și vizualizarea datelor matriciale folosind imagini.
- Interpolare dispersată folosind date vectoriale și matriciale
- Vizualizarea matricelor 3D
- Vizualizarea matricelor 2D
- Imagini indexate și palete de culori
- Imagini în culori reale
Partea 3
Analiza datelor
Obiectiv: Efectuarea sarcinilor tipice de analiză a datelor în MATLAB, inclusiv dezvoltarea și ajustarea modelelor teoretice la date reale. Acest lucru duce în mod natural la una dintre cele mai puternice caracteristici ale MATLAB: rezolvarea sistemelor de ecuații liniare cu o singură comandă.
- Gestionarea datelor lipsă
- Corelație
- Netezire
- Analiza spectrală și FFT
- Rezolvarea sistemelor de ecuații liniare
Scrierea funcțiilor
Obiectiv: Creșterea automatizării prin încapsularea sarcinilor modulare ca funcții definite de utilizator. Înțelegeți cum MATLAB rezolvă referințele la fișiere și variabile.
- De ce funcții?
- Crearea funcțiilor
- Adăugarea de comentarii
- Apelarea subfuncțiilor
- Spații de lucru
- Subfuncții
- Calea și precedența
Tipuri de date
Obiectiv: Explorează tipurile de date, concentrându-se pe sintaxa pentru crearea variabilelor și accesarea elementelor de matrice și discută metodele de conversie între tipurile de date. Tipurile de date diferă în funcție de tipul de date pe care îl pot conține și de modul în care datele sunt organizate.
- Tipuri de date MATLAB
- Numere întregi
- Structuri
- Conversia tipurilor
Intrări/ieșiri de fișiere
Obiectiv: Explorează funcțiile de import și export de date de nivel scăzut în MATLAB care permit un control precis al intrărilor/ieșirilor de fișiere text și binare. Aceste funcții includ textscan, care oferă un control precis al citirii fișierelor text.
- Deschiderea și închiderea fișierelor
- Citirea și scrierea fișierelor text
- Citirea și scrierea fișierelor binare
Rețineți că conținutul real livrat poate diferi ușor de planul de mai sus fără notificare prealabilă.
Partea 4
Prezentarea generală a Toolbox-ului Financial MATLAB
Obiectiv: Învață să aplici diversele caracteristici incluse în Toolbox-ul Financial MATLAB pentru a efectua analize cantitative în industria financiară. Dobândește 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 instrumentelor cu venit fix 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: Efectuarea alocării de capital, alocării activelor și evaluării riscului.
- Estimarea momentelor de rentabilitate și rentabilității totale ale activelor din datele de preț sau rentabilitate
- 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 în timp a alocărilor eficiente ale portofoliului
- Efectuarea alocării de capital
- Contabilizarea schimbării și a costurilor de tranzacție în problemele de optimizare a portofoliului
Analiza riscului și performanța investițiilor
Obiectiv: Definirea și rezolvarea problemelor 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 instrumentelor cu venit fix și prețurile opțiunilor
Obiectiv: Efectuarea analizei instrumentelor cu venit fix și a prețurilor opțiunilor.
- Analiza fluxului de numerar
- Efectuarea analizei instrumentelor cu venit fix conform standardelor SIA
- Efectuarea prețurilor de bază Black-Scholes, Black și binomiale pentru opțiuni
Partea 5
Analiza seriilor temporale financiare
Obiectiv: analiza datelor de serii temporale din piețele financiare.
- Efectuarea de calcule matematice pe date
- Transformarea și analiza datelor
- Analiza tehnică
- Trasarea graficelor și grafică
Regresie și estimare cu date lipsă
Obiectiv: Efectuarea regresiei normale multivariate cu sau fără date lipsă.
- Efectuarea regresiilor comune
- Estimarea funcției de log-verosimilitate și a erorilor standard pentru testarea ipotezelor
- Completarea calculelor când datele lipsesc
Indicatori tehnici și grafice financiare
Obiectiv: Practicarea utilizării 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: Crearea de simulări și aplicarea modelelor SDE
- Mișcarea Browniană (BM)
- Mișcarea Browniană Geometrică (GBM)
- Elasticitatea constantă a varianței (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Concluzie
Obiective: Rezumatul a ceea ce am învățat
- Un rezumat al cursului
- Alte cursuri viitoare despre MATLAB
Notă: Conținutul real livrat poate diferi de plan ca urmare a cerințelor clienților și a timpului alocat fiecărui subiect.
Cerințe
- Concepte de bază din matematică la nivel universitar, cum ar fi algebra liniară, teoria probabilităților și statistică, precum și matrici
- Operațiuni de bază pe calculator
- Preferabil, concepte de bază ale unui alt limbaj de programare de nivel înalt, cum ar fi C, PASCAL, FORTRAN sau BASIC, dar nu este esențial
Mărturii (5)
Comunicare bună, deschisă la discuții, a păstrat totul interesant și captivant
Ahmet Keyman - Keytrade AG
Curs - Management Accounting and Finance for Non-Finance Professionals
Tradus de catre o masina
Experiența instrucționarului și modul în care transmite conținutul
Roggli Marc - Bechtle Schweiz AG
Curs - FinOps
Tradus de catre o masina
Instrucționistul nu a lăsat niciun minut neexploatat! El a fost la maxim de activ în timpul fiecărei lecții și a oferit mult materiale pentru orice subiect pe care l-a abordat.
Elpida - Unemployed
Curs - Anti-Money Laundering (AML) and Combating Terrorist Financing (CTF)
Tradus de catre o masina
Strategiile de preț. Este necesar să includem mai multe exemple reale privind strategiile și metodele de preț.
Ruziham A Razak - Telekom Malaysia Berhad
Curs - A Practical Guide to Successful Pricing Strategies
Tradus de catre o masina
Serviciu personalizat și orientat către nevoile mele
ANN - New Vitality Clinic
Curs - GnuCash for Business Accounting
Tradus de catre o masina
