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课程大纲
第一部分
MATLAB简介
目标：概述MATLAB是什么，它的组成部分以及它能为你做什么
- 示例：C与MATLAB
- MATLAB产品概述
- MATLAB应用领域
- MATLAB能为你做什么？
- 课程大纲
使用MATLAB用户界面
目标：介绍MATLAB集成开发环境及其用户界面的主要功能。概述课程主题。
- MATLAB界面
- 从文件读取数据
- 保存和加载变量
- 绘制数据
- 自定义图表
- 计算统计数据和最佳拟合线
- 导出图表以供其他应用使用
变量与表达式
目标：输入MATLAB命令，重点在于创建和访问变量中的数据。
- 输入命令
- 创建变量
- 获取帮助
- 访问和修改变量中的值
- 创建字符变量
向量分析与可视化
目标：使用向量进行数学和统计计算，并创建基本可视化。了解MATLAB语法如何通过单一命令对整个数据集进行计算。
- 向量计算
- 绘制向量
- 基本绘图选项
- 图表注释
矩阵分析与可视化
目标：将矩阵作为数学对象或（向量）数据的集合使用。理解MATLAB语法的适当应用，以区分这些用途。
- 大小和维度
- 矩阵计算
- 矩阵数据统计
- 绘制多列数据
- 重塑和线性索引
- 多维数组
第二部分
使用脚本自动化命令
目标：将MATLAB命令收集到脚本中，以便于重复和实验。随着任务复杂性的增加，在命令窗口中输入长序列命令变得不切实际。
- 建模示例
- 命令历史
- 创建脚本文件
- 运行脚本
- 注释和代码单元
- 发布脚本
处理数据文件
目标：从格式化文件中将数据导入MATLAB。由于导入的数据类型和格式多种多样，重点在于处理单元格数组和日期格式。
- 导入数据
- 混合数据类型
- 单元格数组
- 数字、字符串和单元格之间的转换
- 导出数据
多向量绘图
目标：制作更复杂的向量图，如多图，并使用颜色和字符串操作技术生成引人注目的数据可视化。
- 图形结构
- 多图、轴和绘图
- 绘制方程
- 使用颜色
- 自定义图表
逻辑与流程控制
目标：使用逻辑操作、变量和索引技术创建灵活的代码，能够做出决策并适应不同情况。探索其他编程结构以重复代码段，并允许与用户交互的结构。
- 逻辑操作和变量
- 逻辑索引
- 编程结构
- 流程控制
- 循环
矩阵与图像可视化
目标：以二维或三维方式可视化图像和矩阵数据。探索使用图像显示矩阵数据与可视化矩阵数据之间的区别。
- 使用向量和矩阵数据进行散点插值
- 三维矩阵可视化
- 二维矩阵可视化
- 索引图像和颜色映射
- 真彩色图像
第三部分
数据分析
目标：在MATLAB中执行典型的数据分析任务，包括开发和拟合理论模型到实际数据。这自然引出了MATLAB最强大的功能之一：通过单一命令解决线性方程组。
- 处理缺失数据
- 相关性
- 平滑处理
- 频谱分析和FFT
- 求解线性方程组
编写函数
目标：通过将模块化任务封装为用户定义函数来增加自动化。了解MATLAB如何解析文件和变量的引用。
- 为什么需要函数？
- 创建函数
- 添加注释
- 调用子函数
- 工作区
- 子函数
- 路径和优先级
数据类型
目标：探索数据类型，重点在于创建变量和访问数组元素的语法，并讨论在数据类型之间转换的方法。数据类型在包含的数据类型和组织方式上有所不同。
- MATLAB数据类型
- 整数
- 结构体
- 类型转换
文件I/O
目标：探索MATLAB中的低级数据导入和导出函数，允许对文本和二进制文件I/O进行精确控制。这些函数包括textscan，它提供了读取文本文件的精确控制。
- 打开和关闭文件
- 读写文本文件
- 读写二进制文件
注意：实际交付内容可能与上述大纲有轻微差异，恕不另行通知。
第四部分
MATLAB金融工具箱概述
目标：学习应用MATLAB金融工具箱中的各种功能，为金融行业执行定量分析。获得高效开发涉及金融数据的实际应用所需的知识和实践。
- 资产配置与投资组合优化
- 风险分析与投资绩效
- 固定收益分析与期权定价
- 金融时间序列分析
- 缺失数据的回归与估计
- 技术指标与金融图表
- SDE模型的蒙特卡洛模拟
资产配置与投资组合优化
目标：执行资本配置、资产配置和风险评估。
- 从价格或回报数据中估计资产回报和总回报矩
- 计算投资组合级别的统计量，如均值、方差、风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）
- 执行约束均值-方差投资组合优化与分析
- 检查有效投资组合分配的时间演变
- 执行资本配置
- 在投资组合优化问题中考虑周转率和交易成本
风险分析与投资绩效
目标：定义并解决投资组合优化问题。
- 指定投资组合名称、资产数量及资产标识符
- 定义初始投资组合分配
固定收益分析与期权定价
目标：执行固定收益分析和期权定价。
- 分析现金流
- 执行SIA合规的固定收益证券分析
- 执行基本的Black-Scholes、Black和二叉期权定价
第五部分
金融时间序列分析
目标：分析金融市场中的时间序列数据。
- 执行数据计算
- 转换和分析数据
- 技术分析
- 图表和图形
缺失数据的回归与估计
目标：执行多元正态回归，无论数据是否缺失。
- 执行常见回归
- 估计对数似然函数和标准误差以进行假设检验
- 在数据缺失时完成计算
技术指标与金融图表
目标：练习使用性能指标和专用图表。
- 移动平均线
- 振荡器、随机指标、指数和指标
- 最大回撤和预期最大回撤
- 图表，包括布林带、蜡烛图和移动平均线
SDE模型的蒙特卡洛模拟
目标：创建模拟并应用SDE模型
- 布朗运动（BM）
- 几何布朗运动（GBM）
- 恒定弹性方差（CEV）
- Cox-Ingersoll-Ross（CIR）
- Hull-White/Vasicek（HWV）
- Heston
结论
目标：总结我们所学内容
- 课程总结
- 其他即将推出的MATLAB课程
注意：实际内容可能因客户需求和各主题所花费的时间而有所不同。
要求
- 具备本科水平的数学知识，如线性代数、概率论与统计学，以及矩阵基础
- 基本的计算机操作
- 最好具备其他高级编程语言的基础知识，如C、PASCAL、FORTRAN或BASIC，但不是必须的
35 小时
客户评论 (4)
培训师的经验及其传达内容的方式
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The lecturer is very knowledgeable and can substantiate theories with his own personal experiences.
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