Kurzusleírás

1. rész

Rövid bevezetés a MATLAB-hez

Célok: Áttekintést nyújtson arról, hogy mi az MATLAB, miből áll, és mit tehet az Ön számára

  • Egy példa: C kontra MATLAB
  • MATLAB Termék áttekintése
  • MATLAB Alkalmazási mezők
  • Miben segíthet MATLAB?
  • A tanfolyam vázlata

Munka a MATLAB felhasználói felülettel

Cél: Ismerkedjen meg a MATLAB integrált tervezői környezet főbb funkcióival és felhasználói felületeivel. Szerezzen áttekintést a tanfolyam témáiról.

  • MATALB interfész
  • Adatok olvasása fájlból
  • Változók mentése és betöltése
  • Adatok ábrázolása
  • Telek testreszabása
  • Statisztikák és legjobb illeszkedési vonal kiszámítása
  • Grafika exportálása más alkalmazásokhoz

Változók és Expressionok

Cél: Írjon be MATLAB parancsot, hangsúlyt fektetve a változókban lévő adatok létrehozására és elérésére.

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

Elemzés és megjelenítés vektorokkal

Cél: matematikai és statisztikai számítások végrehajtása vektorokkal, alapvető vizualizációk készítése. Nézze meg, hogyan teszi lehetővé a MATLAB szintaxis teljes adathalmazok számítását egyetlen paranccsal.

  • Számítások vektorokkal
  • Vektorok ábrázolása
  • Alapvető cselekménylehetőségek
  • Cselekmények annotálása

Elemzés és vizualizáció mátrixokkal

Cél: Használja a mátrixokat matematikai objektumként vagy (vektor) adatok gyűjteményeként. Ismerje meg a MATLAB szintaxis megfelelő használatát ezen alkalmazások megkülönböztetésére.

  • Méret és dimenzió
  • Számítások mátrixokkal
  • Statistics mátrixadatokkal
  • Több oszlop ábrázolása
  • Átalakítás és lineáris indexelés
  • Többdimenziós tömbök

2. rész

Parancsok automatizálása szkriptekkel

Cél: Gyűjtse össze MATLAB parancsokat szkriptekké a reprodukálás és a kísérletezés megkönnyítése érdekében. A feladatok összetettségének növekedésével a hosszú parancssorozatok bevitele a parancsablakban nem lesz praktikus.

  • Modellezési példa
  • A parancsok története
  • Szkriptfájlok létrehozása
  • Szkriptek futtatása
  • Megjegyzések és kódcellák
  • Szkriptek közzététele

Adatfájlok használata

Cél: Adatok bevitele a MATLAB-be formázott fájlokból. Mivel az importált adatok nagyon sokféle típusúak és formátumúak lehetnek, a hangsúly a cellatömbökkel és a dátumformátumokkal való munkavégzésre kerül.

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

Több vektoros telkek

Cél: Készítsen összetettebb vektorgrafikusokat, például több diagramot, és használjon szín- és karakterlánc-manipulációs technikákat az adatok szemet gyönyörködtető vizuális megjelenítéséhez.

  • Grafikus szerkezet
  • Több figura, tengely és telek
  • Egyenletek ábrázolása
  • Szín használata
  • Telek testreszabása

Logika és áramlásvezérlés

Cél: Használjon logikai műveleteket, változókat és indexelési technikákat olyan rugalmas kód létrehozásához, amely képes döntéseket hozni és alkalmazkodni a különböző helyzetekhez. Fedezzen fel más programozási konstrukciókat a kódrészletek ismétlésére, és olyan konstrukciókat, amelyek lehetővé teszik a felhasználóval való interakciót.

  • Logikai műveletek és változók
  • Logikai indexelés
  • Programming konstrukciók
  • Áramlásszabályozás
  • Hurok

Matrix és Képmegjelenítés

Cél: Vizualizálja a képeket és a mátrixadatokat két vagy három dimenzióban. Fedezze fel a különbségeket a képek megjelenítésében és a mátrixadatok képek segítségével történő megjelenítésében.

  • Szórt interpoláció vektor- és mátrixadatok felhasználásával
  • 3D mátrix vizualizáció
  • 2-D mátrix vizualizáció
  • Indexelt képek és színtérképek
  • Valódi színes képek

3. rész

Data Analysis

Cél: Tipikus adatelemzési feladatok elvégzése a MATLAB-ben, beleértve az elméleti modellek kidolgozását és valós adatokhoz való illesztését. Ez természetesen a MATLAB egyik legerősebb tulajdonságához vezet: a lineáris egyenletrendszerek egyetlen paranccsal történő megoldásához.

  • A hiányzó adatok kezelése
  • Korreláció
  • Simítás
  • Spektrális elemzés és FFT-k
  • Lineáris egyenletrendszerek megoldása

Írási funkciók

Cél: Növelje az automatizálást a moduláris feladatok felhasználó által definiált függvényekbe történő beágyazásával. Ismerje meg, hogyan oldja meg a MATLAB a fájlokra és változókra való hivatkozásokat.

  • Miért funkciók?
  • Funkciók létrehozása
  • Megjegyzések hozzáadása
  • Alfunkciók hívása
  • Munkaterületek
  • Alfunkciók
  • Út és elsőbbség

Adattípusok

Cél: Fedezze fel az adattípusokat, összpontosítva a változók létrehozásának és a tömbelemek elérésének szintaxisára, és megvitassa az adattípusok közötti konvertálás módszereit. Az adattípusok különböznek attól, hogy milyen adatokat tartalmazhatnak, és hogyan szervezik az adatokat.

  • MATLAB adattípusok
  • Egész számok
  • Struktúrák
  • Típusok konvertálása

Fájl I/O

Cél: Fedezze fel a MATLAB-ben található alacsony szintű adatimportálási és -exportálási funkciókat, amelyek lehetővé teszik a szöveges és bináris fájlok I/O-jának pontos vezérlését. Ezek közé a funkciók közé tartozik a textscan, amely pontos vezérlést biztosít a szövegfájlok olvasásához.

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

Ne feledje, hogy a ténylegesen leszállított termék előzetes értesítés nélkül kisebb eltéréseket mutathat a fenti vázlattól.

4. rész

A MATLAB Pénzügyi eszköztár áttekintése

Cél: Tanulja meg a MATLAB Pénzügyi eszköztárban található különféle funkciók alkalmazását kvantitatív elemzések elvégzéséhez a pénzügyi ágazat számára. Szerezze meg a pénzügyi adatokat tartalmazó valós alkalmazások hatékony fejlesztéséhez szükséges tudást és gyakorlatot.

  • Eszközallokáció és portfólióoptimalizálás
  • Kockázatelemzés és Investment Teljesítmény
  • Fix jövedelmű elemzés és opciós árképzés
  • Pénzügyi idősorok elemzése
  • Regresszió és becslés hiányzó adatokkal
  • Műszaki mutatók és pénzügyi diagramok
  • Monte Carlo SDE modellek szimulációja

Eszközallokáció és portfólióoptimalizálás

Cél: tőkeallokáció, eszközallokáció és kockázatértékelés elvégzése.

  • Az eszközhozam és a teljes megtérülési pillanatok becslése az ár- vagy hozamadatok alapján
  • Portfóliószintű statisztikák számítása, például átlag, szórás, kockázati érték (VaR) és feltételes kockázati érték (CVaR)
  • Korlátozott átlagos eltérésű portfólió optimalizálás és elemzés végrehajtása
  • A hatékony portfólióallokáció időbeli alakulásának vizsgálata
  • Tőkeallokáció végrehajtása
  • Forgalom és tranzakciós költségek elszámolása portfólióoptimalizálási feladatokban

Kockázatelemzés és Investment Teljesítmény

Cél: Portfólióoptimalizálási problémák meghatározása és megoldása.

  • Portfólió nevének, egy eszközuniverzumban lévő eszközök számának és eszközazonosítók megadása.
  • Kezdeti portfólióallokáció meghatározása.

Fix jövedelmű elemzés és opciós árképzés

Cél: Fix jövedelmű elemzés és opcióárazás elvégzése.

  • A cash flow elemzése
  • SIA-kompatibilis fix kamatozású biztonsági elemzés végrehajtása
  • Alapvető Black-Scholes, Black és binomiális opcióárazás végrehajtása

5. rész

Pénzügyi idősorok elemzése

Cél: idősoros adatok elemzése a pénzügyi piacokon.

  • Adatmatematika végrehajtása
  • Adatok átalakítása és elemzése
  • Technikai elemzés
  • Diagramozás és grafika

Regresszió és becslés hiányzó adatokkal

Cél: Többváltozós normál regresszió végrehajtása hiányzó adatokkal vagy anélkül.

  • Közös regressziók végrehajtása
  • Log-likelihood függvény és standard hibák becslése hipotézisvizsgálathoz
  • Számítások befejezése, ha adatok hiányoznak

Műszaki mutatók és pénzügyi diagramok

Célkitűzés: Gyakorold a teljesítménymérők és speciális diagramok használatát.

  • Mozgóátlagok
  • Oszcillátorok, sztochasztika, indexek és indikátorok
  • Maximális lehívás és várható maximális lehívás
  • Diagramok, beleértve a Bollinger-sávokat, a gyertyatartó diagramokat és a mozgóátlagokat

Monte Carlo SDE modellek szimulációja

Cél: Szimulációk létrehozása és SDE modellek alkalmazása

  • Brownian Motion (BM)
  • Geometrikus Brown-mozgás (GBM)
  • A variancia állandó rugalmassága (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Hull-White/Vasicek (HWV)
  • Heston

Következtetés

Célok: Összefoglaljuk a tanultakat

  • A tanfolyam összefoglalója
  • További közelgő tanfolyamok a MATLAB oldalon

Megjegyzés: a ténylegesen szállított tartalom eltérhet a vázlattól a vásárlói igények és az egyes témákra fordított idő miatt.

Követelmények

  • Az egyetemi szintű matematikai ismeretek alapfogalma, mint a lineáris algebra, a valószínűségelmélet és a statisztika, valamint a mátrix
  • Alapvető számítógépes műveletek
  • Lehetőleg egy másik magas szintű programozási nyelv alapkoncepciója, például C, PASCAL, FORTRAN vagy BASIC, de nem elengedhetetlen
 35 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Rokon tanfolyam

Rokon kategóriák