Cursos de Fundamentos de MATLAB - Personalizado

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Código del Curso

matlabfundamentalsfinance

Duración

35 horas (usualmente 5 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Concepto básico de conocimiento matemático a nivel de pregrado, como álgebra lineal, teoría de probabilidad y estadística, así como también matriz
  • Operaciones básicas de la computadora
  • Preferiblemente, el concepto básico de otro lenguaje de programación de alto nivel, como C, PASCAL, FORTRAN o BASIC, pero no es esencial

Descripción General

Este curso proporciona una introducción completa al entorno informático técnico de MATLAB + una introducción al uso de MATLAB para aplicaciones financieras. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación o conocimiento de MATLAB. Los temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso. Los temas incluyen:

  • Trabajando con la interfaz de usuario de MATLAB
  • Ingresando comandos y creando variables
  • Analizando vectores y matrices
  • Visualización de datos vectoriales y matriciales
  • Trabajando con archivos de datos
  • Trabajando con tipos de datos
  • Automatización de comandos con scripts
  • Escritura de programas con lógica y control de flujo
  • Funciones de escritura
  • Uso de Financial Toolbox para el análisis cuantitativo

Programa del Curso

Parte 1

Una breve introducción a MATLAB

Objetivos: ofrecer una descripción general de lo que es MATLAB, en qué consiste y qué puede hacer por usted

  • Un ejemplo: C vs. MATLAB
  • Descripción del producto MATLAB
  • Campos de aplicación de MATLAB
  • ¿Qué puede hacer MATLAB por usted?
  • El esquema del curso

Trabajando con la interfaz de usuario MATLAB

Objetivo: Obtener una introducción a las características principales del entorno de diseño integrado de MATLAB y sus interfaces de usuario. Obtenga una descripción general de los temas del curso.

  • Interfaz MATALB
  • Leyendo datos del archivo
  • Guardar y cargar variables
  • Trazando datos
  • Personalizar parcelas
  • Cálculo de estadísticas y línea de ajuste óptimo
  • Exportación de gráficos para usar en otras aplicaciones

Variables y expresiones

Objetivo: Ingresar los comandos de MATLAB, con énfasis en crear y acceder a datos en variables.

  • Ingresando comandos
  • Creando variables
  • Obteniendo ayuda
  • Accediendo y modificando valores en variables
  • Creando variables de caracteres

Análisis y visualización con vectores

Objetivo: realizar cálculos matemáticos y estadísticos con vectores y crear visualizaciones básicas. Vea cómo la sintaxis de MATLAB permite cálculos en conjuntos de datos completos con un solo comando.

  • Cálculos con vectores
  • Trazado de vectores
  • Opciones de trazado básico
  • Parcelas de anotación

Análisis y visualización con matrices

Objetivo: Usar matrices como objetos matemáticos o como colecciones de datos (vector). Comprenda el uso apropiado de la sintaxis de MATLAB para distinguir entre estas aplicaciones.

  • Tamaño y dimensionalidad
  • Cálculos con matrices
  • Estadísticas con datos matriciales
  • Trazando múltiples columnas
  • Remodelación y indexación lineal
  • Arrays multidimensionales

Parte 2

Automatización de comandos con scripts

Objetivo: Recopilar comandos de MATLAB en scripts para facilitar la reproducción y la experimentación. A medida que aumenta la complejidad de sus tareas, ingresar secuencias largas de comandos en la Ventana de Comando se vuelve poco práctico.

  • Un ejemplo de modelado
  • El historial de comando
  • Crear archivos de script
  • Ejecutando scripts
  • Comentarios y celdas de código
  • Publicación de scripts

Trabajando con archivos de datos

Objetivo: traer datos a MATLAB desde archivos formateados. Debido a que los datos importados pueden ser de una amplia variedad de tipos y formatos, se hace hincapié en trabajar con matrices de celdas y formatos de fecha.

  • Importar datos
  • Tipos de datos mixtos
  • Matrices de celdas
  • Conversiones entre numerales, cadenas y celdas
  • Exportar datos

Múltiples parcelas de vectores

Objetivo: crear gráficos vectoriales más complejos, como gráficos múltiples, y usar técnicas de manipulación de colores y cadenas para producir representaciones visuales de datos llamativas.

  • Estructura de gráficos
  • Múltiples figuras, ejes y tramas
  • Trazando ecuaciones
  • Usando color
  • Personalizar parcelas

Lógica y control de flujo

Objetivo: usar operaciones lógicas, variables y técnicas de indexación para crear código flexible que pueda tomar decisiones y adaptarse a diferentes situaciones. Explore otras construcciones de programación para repetir secciones de código y construcciones que permitan la interacción con el usuario.

  • Operaciones lógicas y variables
  • Indexación lógica
  • Construcciones de programación
  • Control de flujo
  • Bucles

Matriz y visualización de imágenes

Objetivo: visualizar imágenes y datos de matriz en dos o tres dimensiones. Explore la diferencia al mostrar imágenes y visualizar datos matriciales usando imágenes.

  • Interpolación dispersa utilizando datos vectoriales y matriciales
  • Visualización de matriz tridimensional
  • Visualización de matriz 2-D
  • Imágenes indexadas y mapas de colores
  • Imágenes de color verdadero

Parte 3

Análisis de los datos

Objetivo: realizar tareas típicas de análisis de datos en MATLAB, incluido el desarrollo y ajuste de modelos teóricos a datos de la vida real. Esto conduce naturalmente a una de las características más poderosas de MATLAB: resolver sistemas lineales de ecuaciones con un solo comando.

  • Tratando con datos faltantes
  • Correlación
  • Suavizado
  • Análisis espectral y FFT
  • Resolviendo sistemas lineales de ecuaciones

Funciones de escritura

Objetivo: Aumentar la automatización encapsulando tareas modulares como funciones definidas por el usuario. Comprenda cómo MATLAB resuelve las referencias a archivos y variables.

  • ¿Por qué funciona?
  • Creando funciones
  • Agregar comentarios
  • Subfunciones de llamadas
  • Espacios de trabajo
  • Subfunciones
  • Camino y precedencia

Tipos de datos

Objetivo: explorar los tipos de datos, centrarse en la sintaxis para crear variables y acceder a los elementos de la matriz, y discutir los métodos para la conversión entre los tipos de datos. Los tipos de datos difieren en el tipo de datos que pueden contener y la forma en que se organizan los datos.

  • Tipos de datos MATLAB
  • Enteros
  • Estructuras
  • Conversión de tipos

Archivo de E / S

Objetivo: explorar las funciones de importación y exportación de datos de bajo nivel en MATLAB que permiten un control preciso sobre el texto y la E / S de archivos binarios. Estas funciones incluyen textscan, que proporciona un control preciso de la lectura de archivos de texto.

  • Apertura y cierre de archivos
  • Leer y escribir archivos de texto
  • Leer y escribir archivos binarios

Tenga en cuenta que la entrega real puede estar sujeta a discrepancias menores del esquema anterior sin notificación previa.

Parte 4

Descripción general de la caja de herramientas financieras de MATLAB

Objetivo: aprender a aplicar las diversas funciones incluidas en MATLAB Financial Toolbox para realizar análisis cuantitativos para la industria financiera. Obtenga el conocimiento y la práctica necesarios para desarrollar eficientemente aplicaciones del mundo real que involucren datos financieros.

  • Asignación de activos y optimización de la cartera
  • Análisis de riesgo y rendimiento de la inversión
  • Análisis de ingresos fijos y precios de opciones
  • Análisis de series temporales financieras
  • Regresión y estimación con datos perdidos
  • Indicadores técnicos y tablas financieras
  • Simulación Monte Carlo de modelos SDE

Asignación de activos y optimización de la cartera

Objetivo: realizar asignación de capital, asignación de activos y evaluación de riesgos.

  • Estimar el rendimiento de los activos y los momentos de devolución totales a partir de los datos de precio o rendimiento
  • Cálculo de estadísticas a nivel de cartera, como media, varianza, valor en riesgo (VaR) y valor condicional en riesgo (CVaR)
  • Realización de análisis y optimización de cartera de media-varianza restringida
  • Examinar la evolución temporal de asignaciones de cartera eficientes
  • Realización de asignación de capital
  • Contabilización de la facturación y los costos de transacción en problemas de optimización de la cartera

Análisis de riesgo y rendimiento de la inversión

Objetivo: Definir y resolver problemas de optimización de cartera.

  • Especificar un nombre de cartera, el número de activos en un universo de activos e identificadores de activos.
  • Definición de una asignación de cartera inicial.

Análisis de ingresos fijos y precios de opciones

Objetivo: realizar un análisis de ingresos fijos y fijación de precios de opciones.

  • Analizando el flujo de caja
  • Realizar análisis de seguridad de ingresos fijos conforme a SIA
  • Realización de precios de opción Black-Scholes, Black y binomial básicos

Parte 5

Análisis de series temporales financieras

Objetivo: analizar datos de series de tiempo en los mercados financieros.

  • Realizar datos matemáticos
  • Transformando y analizando datos
  • Análisis técnico
  • Gráficos y gráficos

Regresión y estimación con datos perdidos

Objetivo: realizar una regresión normal multivariante con o sin datos faltantes.

  • Realizando regresiones comunes
  • Estimación de la función de verosimilitud de log y errores estándar para la prueba de hipótesis
  • Completar los cálculos cuando faltan datos

Indicadores técnicos y tablas financieras

Objetivo: Practicar el uso de métricas de rendimiento y trazados especializados.

  • Promedios móviles
  • Osciladores, estocásticos, índices e indicadores
  • Descenso máximo y reducción máxima esperada
  • Gráficos, que incluyen bandas de Bollinger, diagramas de velas y promedios móviles

Simulación Monte Carlo de modelos SDE

Objetivo: crear simulaciones y aplicar modelos SDE

  • Movimiento Browniano (BM)
  • Movimiento Browniano Geométrico (GBM)
  • Elasticidad constante de varianza (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Hull-White / Vasicek (HWV)
  • Heston

Conclusión

Objetivos: Resumir lo que hemos aprendido

  • Un resumen del curso
  • Otros próximos cursos sobre MATLAB

Nota: el contenido real entregado puede diferir del esquema como resultado de los requisitos del cliente y el tiempo dedicado a cada tema.

Testimonios

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