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课程大纲
MATLAB金融工具箱概述
目标：学习应用MATLAB金融工具箱中包含的各种功能来对金融行业进行定量分析。获得所需的知识和实践，有效地开发涉及财务数据的实际应用。
- 资产配置和投资组合优化
- 风险分析和投资业绩
- 固定收益分析和期权定价
- 金融时序分析
- 缺失数据的回归和估计
- 技术指标和金融图表
- SDE模型的蒙特卡洛模拟
资产配置和投资组合优化
目标：执行资本分配，资产分配和风险评估。
- 通过价格或回报数据对资产回报和总回报率进行阶矩估计
- 计算投资组合层面的统计数据，如均值、方差、风险值 (VaR) 和条件风险值 (CVaR)
- 在约束条件下执行投资组合均值-方差优化和分析
- 剖析投资组合配置的时效演变趋势
- 实施资本分配
- 阐释投资组合优化问题中的周转率和交易成本
风险分析和投资业绩
目标：定义和解决投资组合优化问题。
- 指定投资组合名称、资产领域中的资产数和资产标识符。
- 定义最始的资产组合配置。
固定收益分析和期权定价
目标：执行固定收益分析和期权定价。
- 分析现金流
- 执行符合 SIA 标准的固定收益证券分析
- 执行基本的 Black-Scholes、Black 和二项式期权定价方式
金融时序分析
目标：分析金融市场的时间序列数据。
- 执行数据数学
- 转换和分析数据
- 技术分析
- 图表和图形
缺失数据的回归和估计
目标：在缺失或不缺失数据的情况下执行多元正态回归。
- 执行常见的回归
- 估计对数似然函数和标准误差以进行假设检验
- 在缺失数据的情况下完成计算
技术指标和金融图表
目标：练习使用业绩指标和专用图。
- 移动平均数
- 振荡指标、随机指数、股价指数和指标
- 最大跌幅和预期的最大跌幅
- 图表，包括布林带、烛柱图和移动平均线
SDE模型的蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟
目标：创建模拟并应用SDE模型
- 布朗运动（BM）模型
- 几何布朗运动（GBM）模型
- 恒定的方差弹性（CEV）模型
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型
- Hull-White/Vasicek (HWV) 模型
- Heston模型
结论
要求
- 熟悉线性代数（即矩阵运算）
- 熟悉基础统计
- 了解财务原则
- 了解MATLAB的基本原理
课程选择
- 如果您希望参加本课程，但是缺乏MATLAB的经验（或者需要复习），本课程可以结合初学者的课程，并提供：MATLAB基础+ MATLAB：用于财务工作
- 如果您希望调整本课程涵盖的主题（例如：删除、缩短或延长某些功能的覆盖范围），请联系我们以作安排。
14 小时
客户评论 (1)
许多示例和从头到尾的代码构建。
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机器翻译
