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Struttura del corso
Parte 1
Una breve introduzione a MATLAB
Obiettivi: Offri una panoramica di cos'è MATLAB, in cosa consiste e cosa può fare per te
- Un esempio: C vs. MATLAB
- MATLAB Panoramica del prodotto
- MATLAB Campi di applicazione
- Cosa può fare MATLAB per te?
- Lo schema del corso
Utilizzo dell'interfaccia utente MATLAB
Obiettivo: Ottenere un'introduzione alle principali caratteristiche dell'ambiente di progettazione integrata MATLAB e delle sue interfacce utente. Ottieni una panoramica dei temi del corso.
- Interfaccia MATALB
- Lettura dei dati da file
- Salvataggio e caricamento delle variabili
- Rappresentazione grafica dei dati
- Personalizzazione dei grafici
- Calcolo delle statistiche e della linea di best fit
- Esportazione di elementi grafici per l'utilizzo in altre applicazioni
Variabili e Expressioni
Obiettivo: Immettere MATLAB comandi, con particolare attenzione alla creazione e all'accesso ai dati nelle variabili.
- Immissione di comandi
- Creazione di variabili
- Ottenere aiuto
- AccessModificare e modificare i valori nelle variabili
- Creazione di variabili di carattere
Analisi e visualizzazione con vettori
Obiettivo: eseguire calcoli matematici e statistici con vettori e creare visualizzazioni di base. Scopri come la sintassi MATLAB abilita i calcoli su interi set di dati con un singolo comando.
- Calcoli con vettori
- Rappresentazione grafica dei vettori
- Opzioni di stampa di base
- Annotazione dei grafici
Analisi e visualizzazione con matrici
Obiettivo: Utilizzare le matrici come oggetti matematici o come raccolte di dati (vettoriali). Comprendere l'uso appropriato della sintassi MATLAB per distinguere tra queste applicazioni.
- Dimensioni e dimensionalità
- Calcoli con matrici
- Statistics con dati a matrice
- Stampa di più colonne
- Risagomatura e indicizzazione lineare
- Matrici multidimensionali
Parte 2
Automazione dei comandi con gli script
Obiettivo: Raccogliere MATLAB comandi in script per facilitare la riproduzione e la sperimentazione. Con l'aumentare della complessità delle attività, l'immissione di lunghe sequenze di comandi nella finestra di comando diventa impraticabile.
- Un esempio di modellazione
- La cronologia dei comandi
- Creazione di file di script
- Esecuzione di script
- Commenti e celle di codice
- Pubblicazione di script
Utilizzo dei file di dati
Obiettivo: Importare dati in MATLAB da file formattati. Poiché i dati importati possono essere di un'ampia varietà di tipi e formati, viene data enfasi all'utilizzo di matrici di celle e formati di data.
- Importazione dei dati
- Tipi di dati misti
- Matrici di celle
- Conversioni tra numeri, stringhe e celle
- Esportazione dei dati
Grafici vettoriali multipli
Obiettivo: creare grafici vettoriali più complessi, ad esempio grafici multipli, e utilizzare tecniche di manipolazione del colore e delle stringhe per produrre rappresentazioni visive accattivanti dei dati.
- Struttura grafica
- Figure, assi e grafici multipli
- Rappresentazione grafica delle equazioni
- Utilizzo del colore
- Personalizzazione dei grafici
Logica e controllo del flusso
Obiettivo: Utilizzare operazioni logiche, variabili e tecniche di indicizzazione per creare codice flessibile in grado di prendere decisioni e adattarsi a situazioni diverse. Esplorare altri costrutti di programmazione per la ripetizione di sezioni di codice e costrutti che consentono l'interazione con l'utente.
- Operazioni logiche e variabili
- Indicizzazione logica
- Programming costrutti
- Controllo del flusso
- Loop
Matrix e visualizzazione delle immagini
Obiettivo: Visualizzare immagini e dati a matrice in due o tre dimensioni. Esplora la differenza tra la visualizzazione delle immagini e la visualizzazione dei dati della matrice utilizzando le immagini.
- Interpolazione diffusa utilizzando dati vettoriali e matriciali
- Visualizzazione di matrici 3D
- Visualizzazione di matrici 2D
- Immagini indicizzate e mappe dei colori
- Immagini a colori reali
Parte 3
Data Analysis
Obiettivo: Eseguire le attività tipiche dell'analisi dei dati in MATLAB, incluso lo sviluppo e l'adattamento di modelli teorici ai dati della vita reale. Questo porta naturalmente a una delle caratteristiche più potenti di MATLAB: risolvere sistemi lineari di equazioni con un solo comando.
- Gestione dei dati mancanti
- Correlazione
- Levigatura
- Analisi spettrale e FFT
- Risoluzione di sistemi lineari di equazioni
Funzioni di scrittura
Obiettivo: aumentare l'automazione incapsulando le attività modulari come funzioni definite dall'utente. Comprendere come MATLAB risolve i riferimenti a file e variabili.
- Perché le funzioni?
- Creazione di funzioni
- Aggiunta di commenti
- Chiamata di sottofunzioni
- Aree di lavoro
- Sottofunzioni
- Percorso e precedenza
Tipi di dati
Obiettivo: Esplorare i tipi di dati, concentrandosi sulla sintassi per la creazione di variabili e l'accesso agli elementi dell'array e discutere i metodi per la conversione tra tipi di dati. I tipi di dati differiscono per il tipo di dati che possono contenere e per il modo in cui i dati sono organizzati.
- MATLAB Tipi di dati
- Numeri interi
- Strutture
- Conversione dei tipi
File I/O
Obiettivo: Esplorare le funzioni di importazione ed esportazione dei dati di basso livello in MATLAB che consentono un controllo preciso sull'I/O di file di testo e binario. Queste funzioni includono textscan, che fornisce un controllo preciso della lettura dei file di testo.
- Apertura e chiusura di file
- Lettura e scrittura di file di testo
- Lettura e scrittura di file binari
Si noti che l'effettiva consegna potrebbe essere soggetta a lievi discrepanze rispetto allo schema di cui sopra senza preavviso.
Parte 4
Panoramica del pacchetto di strumenti finanziari MATLAB
Obiettivo: Imparare ad applicare le varie funzionalità incluse nel MATLAB Financial Toolbox per eseguire analisi quantitative per il settore finanziario. Acquisisci le conoscenze e la pratica necessarie per sviluppare in modo efficiente applicazioni reali che coinvolgono i dati finanziari.
- Asset Allocation e Ottimizzazione del Portafoglio
- Analisi dei rischi e Investment performance
- Analisi del reddito fisso e determinazione del prezzo delle opzioni
- Analisi delle serie storiche finanziarie
- Regressione e stima con dati mancanti
- Indicatori Tecnici e Grafici Finanziari
- Simulazione Monte Carlo di modelli SDE
Asset Allocation e Ottimizzazione del Portafoglio
Obiettivo: eseguire l'allocazione del capitale, l'asset allocation e la valutazione del rischio.
- Stima del rendimento degli asset e dei momenti di rendimento totale dai dati di prezzo o di rendimento
- Calcolo di statistiche a livello di portafoglio, come media, varianza, valore a rischio (VaR) e valore condizionale a rischio (CVaR)
- Esecuzione dell'ottimizzazione e dell'analisi del portafoglio a varianza media vincolata
- Esaminare l'evoluzione temporale delle allocazioni efficienti del portafoglio
- Allocazione del capitale in bonis
- Contabilizzazione del fatturato e dei costi di transazione nei problemi di ottimizzazione del portafoglio
Analisi dei rischi e Investment performance
Obiettivo: Definire e risolvere problemi di ottimizzazione del portafoglio.
- Specificare il nome di un portafoglio, il numero di asset in un universo di asset e gli identificatori degli asset.
- Definizione di un'allocazione iniziale del portafoglio.
Analisi del reddito fisso e determinazione del prezzo delle opzioni
Obiettivo: Eseguire analisi del reddito fisso e determinazione del prezzo delle opzioni.
- Analisi del flusso di cassa
- Esecuzione di analisi dei titoli a reddito fisso conformi a SIA
- Esecuzione di Black-Scholes di base, Black e prezzi di opzione binomiali
Parte 5
Analisi delle serie storiche finanziarie
Obiettivo: analizzare i dati delle serie storiche nei mercati finanziari.
- Esecuzione di calcoli matematici sui dati
- Trasformazione e analisi dei dati
- Analisi tecnica
- Grafici e grafici
Regressione e stima con dati mancanti
Obiettivo: Eseguire la regressione normale multivariata con o senza dati mancanti.
- Esecuzione di regressioni comuni
- Stima della funzione log-verosimiglianza e degli errori standard per la verifica delle ipotesi
- Completamento dei calcoli in caso di dati mancanti
Indicatori Tecnici e Grafici Finanziari
Obiettivo: Esercitarsi nell'uso di metriche di performance e grafici specializzati.
- Medie mobili
- Oscillatori, stocastici, indici e indicatori
- Drawdown massimo e drawdown massimo previsto
- Grafici, comprese le bande di Bollinger, i grafici a candele e le medie mobili
Simulazione Monte Carlo di modelli SDE
Obiettivo: Creare simulazioni e applicare modelli SDE
- Moto browniano (BM)
- Moto browniano geometrico (GBM)
- Elasticità costante della varianza (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Scafo-Bianco/Vasicek (HWV)
- cantone di Heston
Conclusione
Obiettivi: Riassumere ciò che abbiamo imparato
- Una sintesi del corso
- Altri corsi in programma su MATLAB
Nota: il contenuto effettivo fornito potrebbe differire dallo schema a causa delle esigenze del cliente e del tempo dedicato a ciascun argomento.
Requisiti
- Concetti di base delle conoscenze matematiche di livello universitario come l'algebra lineare, la teoria della probabilità e la statistica, nonché le matrici
- Operazioni di base del computer
- Preferibilmente concetto di base di un altro linguaggio di programmazione di alto livello , come C, PASCAL, FORTRAN o BASIC, ma non essenziale
35 ore
Recensioni (3)
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