课程大纲

第 1 部分

MATLAB 简介

目标:概述MATLAB是什么,它由什么组成,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 能为您做什么?
  • 课程大纲

使用 MATLAB 用户界面

目标:了解 MATLAB 集成设计环境的主要特性及其用户界面。获取课程主题的概述。

  • MATALB 接口
  • 从文件中读取数据
  • 保存和加载变量
  • 绘制数据
  • 自定义绘图
  • 计算统计数据和最佳拟合线
  • 导出图形以用于其他应用程序

变量和 Express离子

目标:输入 MATLAB 个命令,重点是创建和访问变量中的数据。

  • 输入命令
  • 创建变量
  • 获取帮助
  • Access修改和修改变量中的值
  • 创建字符变量

使用矢量进行分析和可视化

目标:使用向量执行数学和统计计算,并创建基本的可视化效果。了解 MATLAB 语法如何使用单个命令对整个数据集进行计算。

  • 使用向量进行计算
  • 绘制向量
  • 基本绘图选项
  • 注释绘图

使用矩阵进行分析和可视化

目标:使用矩阵作为数学对象或(矢量)数据的集合。了解 MATLAB 语法的适当用法来区分这些应用程序。

  • 尺寸和维度
  • 使用矩阵进行计算
  • Statistics 使用矩阵数据
  • 绘制多列
  • 整形和线性分度
  • 多维数组

第 2 部分

使用脚本自动执行命令

目标:将 MATLAB 命令收集到脚本中,以便于复制和实验。随着任务复杂性的增加,在命令窗口中输入一长串命令变得不切实际。

  • 建模示例
  • 命令历史记录
  • 创建脚本文件
  • 运行脚本
  • 注释和代码单元格
  • 发布脚本

使用数据文件

目标:将数据从格式化文件导入 MATLAB。由于导入的数据可以具有多种类型和格式,因此重点放在使用元胞数组和日期格式上。

  • 导入数据
  • 混合数据类型
  • 元胞数组
  • 数字、字符串和单元格之间的转换
  • 导出数据

多个矢量图

目标:制作更复杂的矢量图,例如多个图,并使用颜色和字符串操作技术来生成引人注目的数据视觉表示。

  • 图形结构
  • 多个图形、轴和绘图
  • 绘制方程式
  • 使用颜色
  • 自定义绘图

逻辑和流量控制

目标:使用逻辑运算、变量和索引技术创建灵活的代码,以便做出决策并适应不同的情况。探索用于重复代码段的其他编程构造,以及允许与用户交互的构造。

  • 逻辑运算和变量
  • 逻辑索引
  • Programming 构造
  • 流控制
  • 循环

Matrix 和图像可视化

目标:在二维或三维中可视化图像和矩阵数据。探索使用图像显示图像和可视化矩阵数据的区别。

  • 使用矢量和矩阵数据的分散插值
  • 3-D 矩阵可视化
  • 2-D 矩阵可视化
  • 索引图像和颜色图
  • 真彩色图像

第 3 部分

Data Analysis

目标:执行MATLAB中的典型数据分析任务,包括开发理论模型并将其拟合到现实生活中的数据中。这自然导致了 MATLAB 最强大的特性之一:用单个命令求解线性方程组。

  • 处理缺失数据
  • 相关
  • 平滑
  • 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的函数来提高自动化程度。了解 MATLAB 如何解析对文件和变量的引用。

  • 为什么是函数?
  • 创建函数
  • 添加注释
  • 调用子函数
  • 工作区
  • 子功能
  • 路径和优先级

数据类型

目标:探索数据类型,重点介绍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。数据类型在它们可能包含的数据类型和数据的组织方式方面有所不同。

  • MATLAB 数据类型
  • 整数
  • 结构
  • 转换类型

文件 I/O

Objective: 探索 MATLAB 中的低级数据导入和导出功能,这些功能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,它提供对读取文本文件的精确控制。

  • 打开和关闭文件
  • 读取和写入文本文件
  • 读取和写入二进制文件

请注意,实际交付可能与上述大纲略有差异,恕不另行通知。

第 4 部分

MATLAB 财务工具箱概述

目标:学习应用 MATLAB 金融工具箱中包含的各种功能对金融行业进行定量分析。获得有效开发涉及财务数据的实际应用程序所需的知识和实践。

  • 资产配置和投资组合优化
  • 风险分析与Investment绩效
  • 固定收益分析和期权定价
  • 金融时间序列分析
  • 缺失数据的回归和估计
  • 技术指标和财务图表
  • SDE模型的蒙特卡罗模拟

资产配置和投资组合优化

目标:进行资本配置、资产配置和风险评估。

  • 根据价格或回报数据估算资产回报和总回报时刻
  • 计算投资组合级别的统计数据,例如均值、方差、风险价值 (VaR) 和条件风险价值 (CVaR)
  • 执行约束均值-方差投资组合优化和分析
  • 研究有效投资组合配置的时间演变
  • 执行资本分配
  • 在投资组合优化问题中考虑营业额和交易成本

风险分析与Investment绩效

目标:定义和解决投资组合优化问题。

  • 指定投资组合名称、资产域中的资产数量和资产标识符。
  • 定义初始投资组合分配。

固定收益分析和期权定价

目标:进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
  • 执行基本的布莱克-斯科尔斯、布莱克和二项式期权定价

第 5 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。

  • 执行数据数学运算
  • 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:在有或没有缺失数据的情况下执行多变量正态回归。

  • 执行常见回归
  • 估计假设检验的对数似然函数和标准误差
  • 在缺少数据时完成计算

技术指标和财务图表

目标:练习使用性能指标和专业绘图。

  • 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、烛台图和移动平均线

SDE模型的蒙特卡罗模拟

目标:创建模拟并应用 SDE 模型

  • 布朗运动 (BM)
  • 几何布朗运动 (GBM)
  • 方差弹性恒定弹性 (CEV)
  • 考克斯-英格索尔-罗斯 (CIR)
  • 船体-白色/瓦西切克 (HWV)
  • 赫斯顿

结论

目标:总结我们所学到的知识

  • 课程总结
  • 其他即将推出的课程 MATLAB

注意:由于客户要求和在每个主题上花费的时间,交付的实际内容可能与大纲有所不同。

要求

  • 本科水平数学知识的基本概念,如线性代数、概率论和统计学,以及 矩阵
  • 基本计算机操作
  • 最好是另一种高级 编程语言的基本概念,例如 C、PASCAL、FORTRAN 或 BASIC, 但不是必需的
  35 小时
 

人数


开始

完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

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