Kurzusleírás

1. rész

Rövid bevezetés a MATLAB-ba

Cél: Áttekintés nyújtása a MATLAB-ról, annak összetevőiről és lehetőségeiről.

  • Példa: C vs. MATLAB
  • MATLAB termékáttekintés
  • MATLAB alkalmazási területek
  • Mit tud a MATLAB nyújtani?
  • A kurzus vázlata

A MATLAB felhasználói felület használata

Cél: Bevezetés a MATLAB integrált fejlesztői környezet főbb funkcióiba és felhasználói felületeibe. Áttekintés a kurzus témáiról.

  • MATLAB felület
  • Adatok beolvasása fájlból
  • Változók mentése és betöltése
  • Adatok ábrázolása
  • Ábrák testreszabása
  • Statisztikák számítása és legjobb illesztési vonal
  • Grafikák exportálása más alkalmazásokba

Változók és kifejezések

Cél: MATLAB parancsok bevitele, különös hangsúly a változók létrehozásán és az adatok elérésén.

  • Parancsok bevitele
  • Változók létrehozása
  • Segítség kérése
  • Változók értékeinek elérése és módosítása
  • Karakterváltozók létrehozása

Elemzés és vizualizáció vektorokkal

Cél: Matematikai és statisztikai számítások végzése vektorokkal, valamint alapvető vizualizációk készítése. Megértés, hogyan teszi lehetővé a MATLAB szintaxis egész adathalmazokon végzett számításokat egyetlen paranccsal.

  • Számítások vektorokkal
  • Vektorok ábrázolása
  • Alapvető ábrázolási lehetőségek
  • Ábrák annotálása

Elemzés és vizualizáció mátrixokkal

Cél: Mátrixok használata matematikai objektumként vagy (vektor) adatok gyűjteményeként. A MATLAB szintaxis megfelelő használatának megértése ezen alkalmazások megkülönböztetéséhez.

  • Méret és dimenzionalitás
  • Számítások mátrixokkal
  • Statisztikák mátrix adatokkal
  • Több oszlop ábrázolása
  • Átalakítás és lineáris indexelés
  • Többdimenziós tömbök

2. rész

Parancsok automatizálása szkriptekkel

Cél: MATLAB parancsok gyűjtése szkriptekbe a könnyebb reprodukálhatóság és kísérletezés érdekében. A feladatok bonyolultságának növekedésével a parancsok hosszú sorozatainak bevitele a Parancsablakban nem hatékony.

  • Modellezési példa
  • A parancs előzmények
  • Szkriptfájlok létrehozása
  • Szkriptek futtatása
  • Megjegyzések és kód cellák
  • Szkriptek közzététele

Adatfájlok kezelése

Cél: Adatok importálása MATLAB-ba formázott fájlokból. Mivel az importált adatok széles körű típusúak és formátumúak lehetnek, hangsúlyt kap a cellatömbök és dátumformátumok kezelése.

  • Adatok importálása
  • Vegyes adattípusok
  • Cellatömbök
  • Konverziók számok, karakterláncok és cellák között
  • Adatok exportálása

Több vektor ábrázolása

Cél: Összetettebb vektor ábrák készítése, mint több ábra, valamint szín- és karakterláncmanipulációs technikák használata a látványos adatreprezentációk létrehozásához.

  • Grafikus szerkezet
  • Több ábra, tengely és ábra
  • Egyenletek ábrázolása
  • Színek használata
  • Ábrák testreszabása

Logika és vezérlés

Cél: Logikai műveletek, változók és indexelési technikák használata rugalmas kód létrehozásához, amely képes döntéseket hozni és különböző helyzetekhez alkalmazkodni. Ismerkedés más programozási konstrukciókkal, amelyek lehetővé teszik a kód szakaszok ismétlését és a felhasználóval való interakciót.

  • Logikai műveletek és változók
  • Logikai indexelés
  • Programozási konstrukciók
  • Vezérlés
  • Ciklusok

Mátrix és képvizualizáció

Cél: Képek és mátrix adatok vizualizációja két vagy három dimenzióban. Megértés, hogyan különbözik a képek megjelenítése a mátrix adatok vizualizációjától képek használatával.

  • Szórásinterpoláció vektor és mátrix adatokkal
  • 3-D mátrix vizualizáció
  • 2-D mátrix vizualizáció
  • Indexelt képek és színtérképek
  • Valódi színű képek

3. rész

Adatelemzés

Cél: Tipikus adatelemzési feladatok végrehajtása MATLAB-ban, beleértve az elméleti modellek fejlesztését és illesztését valós adatokhoz. Ez természetesen vezet a MATLAB egyik legerősebb funkciójához: lineáris egyenletrendszerek megoldásához egyetlen paranccsal.

  • Hiányzó adatok kezelése
  • Korreláció
  • Simítás
  • Spektrumanalízis és FFT-k
  • Lineáris egyenletrendszerek megoldása

Függvények írása

Cél: A feladatok automatizálásának növelése moduláris feladatok becsomagolásával felhasználó által definiált függvényekként. Megértés, hogyan oldja fel a MATLAB a fájlokra és változókra való hivatkozásokat.

  • Miért függvények?
  • Függvények létrehozása
  • Megjegyzések hozzáadása
  • Alfüggvények hívása
  • Munkaterületek
  • Alfüggvények
  • Útvonal és precedencia

Adattípusok

Cél: Adattípusok felfedezése, különös hangsúly a változók létrehozásának szintaxisán és a tömb elemeinek elérésén, valamint az adattípusok közötti konverziós módszerek bemutatásán. Az adattípusok abban különböznek, hogy milyen adatokat tartalmazhatnak és hogyan szervezik az adatokat.

  • MATLAB adattípusok
  • Egész számok
  • Struktúrák
  • Típusok konvertálása

Fájl I/O

Cél: A MATLAB alacsony szintű adatimport és -export funkcióinak felfedezése, amelyek pontos irányítást biztosítanak a szöveges és bináris fájlok I/O műveletei felett. Ezek közé tartozik a textscan, amely pontos irányítást biztosít a szöveges fájlok olvasásában.

  • Fájlok megnyitása és bezárása
  • Szöveges fájlok olvasása és írása
  • Bináris fájlok olvasása és írása

Megjegyzés: A ténylegesen oktatott tartalom kisebb eltéréseket mutathat a fenti vázlattól, az ügyfél igényeitől és az egyes témákra fordított időtől függően.

4. rész

A MATLAB Financial Toolbox áttekintése

Cél: A MATLAB Financial Toolbox különböző funkcióinak alkalmazása a pénzügyi ipar számára történő kvantitatív elemzéshez. A tudás és gyakorlat megszerzése, amely szükséges a pénzügyi adatokat tartalmazó valós alkalmazások hatékony fejlesztéséhez.

  • Eszközallokáció és portfólióoptimalizálás
  • Kockázatelemzés és befektetési teljesítmény
  • Fix jövedelem elemzés és opcióárazás
  • Pénzügyi idősorok elemzése
  • Regresszió és becslés hiányzó adatokkal
  • Technikai mutatók és pénzügyi diagramok
  • SDE modellek Monte Carlo szimulációja

Eszközallokáció és portfólióoptimalizálás

Cél: Tőkeallokáció, eszközallokáció és kockázatfelmérés végrehajtása.

  • Eszközhozam és teljes hozam momentumok becslése ár- vagy hozamadatokból
  • Portfóliószintű statisztikák számítása, mint az átlag, szórás, érték a kockázatban (VaR) és feltételes érték a kockázatban (CVaR)
  • Korlátozott átlag-szórás portfólióoptimalizálás és elemzés
  • Az effektív portfólióallokációk időbeli fejlődésének vizsgálata
  • Tőkeallokáció végrehajtása
  • Forgalom és tranzakciós költségek figyelembevétele portfólióoptimalizálási feladatokban

Kockázatelemzés és befektetési teljesítmény

Cél: Portfólióoptimalizálási feladatok meghatározása és megoldása.

  • Portfólió nevének, az eszközuniverzum eszközeinek számának és eszközazonosítók megadása.
  • Kezdeti portfólióallokáció meghatározása.

Fix jövedelem elemzés és opcióárazás

Cél: Fix jövedelem elemzés és opcióárazás végrehajtása.

  • Pénzforgalom elemzése
  • SIA-kompatibilis fix jövedelemű értékpapír elemzés
  • Alapvető Black-Scholes, Black és binomiális opcióárazás

5. rész

Pénzügyi idősorok elemzése

Cél: Idősorok elemzése a pénzügyi piacokon.

  • Adatszámítások végrehajtása
  • Adatok transzformálása és elemzése
  • Technikai elemzés
  • Diagramok és grafikák

Regresszió és becslés hiányzó adatokkal

Cél: Többváltozós normál regresszió végrehajtása hiányzó adatokkal vagy anélkül.

  • Gyakori regressziók végrehajtása
  • Log-likelihood függvény és standard hibák becslése hipotézisvizsgálathoz
  • Számítások végrehajtása hiányzó adatok esetén

Technikai mutatók és pénzügyi diagramok

Cél: Teljesítménymutatók és speciális ábrák használatának gyakorlása.

  • Mozgóátlagok
  • Oszcillátorok, sztogasztikusok, indexek és mutatók
  • Maximális visszaesés és várt maximális visszaesés
  • Diagramok, beleértve a Bollinger sávokat, gyertyaábrákat és mozgóátlagokat

SDE modellek Monte Carlo szimulációja

Cél: Szimulációk létrehozása és SDE modellek alkalmazása

  • Brown-mozgás (BM)
  • Geometriai Brown-mozgás (GBM)
  • Konstans rugalmasságú variancia (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Hull-White/Vasicek (HWV)
  • Heston

Összegzés

Cél: Összefoglalás a tanultakról

  • A kurzus összefoglalása
  • Egyéb közelgő MATLAB kurzusok

Megjegyzés: A ténylegesen oktatott tartalom eltérhet a vázlattól az ügyfél igényeitől és az egyes témákra fordított időtől függően.

Követelmények

  • Alapvető egyetemi szintű matematikai ismeretek, mint a lineáris algebra, valószínűségszámítás és statisztika, valamint mátrixok
  • Alapvető számítógépes műveletek
  • Előnyös, de nem elengedhetetlen egy másik magas szintű programozási nyelv (pl. C, PASCAL, FORTRAN vagy BASIC) alapvető ismerete
 35 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák