課程簡介

第一部分

MATLAB簡介

目標:概述MATLAB是什麼,它的組成部分以及它能爲你做什麼

  • 示例:C與MATLAB
  • MATLAB產品概述
  • MATLAB應用領域
  • MATLAB能爲你做什麼?
  • 課程大綱

使用MATLAB用戶界面

目標:介紹MATLAB集成開發環境及其用戶界面的主要功能。概述課程主題。

  • MATLAB界面
  • 從文件讀取數據
  • 保存和加載變量
  • 繪製數據
  • 自定義圖表
  • 計算統計數據和最佳擬合線
  • 導出圖表以供其他應用使用

變量與表達式

目標:輸入MATLAB命令,重點在於創建和訪問變量中的數據。

  • 輸入命令
  • 創建變量
  • 獲取幫助
  • 訪問和修改變量中的值
  • 創建字符變量

向量分析與可視化

目標:使用向量進行數學和統計計算,並創建基本可視化。瞭解MATLAB語法如何通過單一命令對整個數據集進行計算。

  • 向量計算
  • 繪製向量
  • 基本繪圖選項
  • 圖表註釋

矩陣分析與可視化

目標:將矩陣作爲數學對象或(向量)數據的集合使用。理解MATLAB語法的適當應用,以區分這些用途。

  • 大小和維度
  • 矩陣計算
  • 矩陣數據統計
  • 繪製多列數據
  • 重塑和線性索引
  • 多維數組

第二部分

使用腳本自動化命令

目標:將MATLAB命令收集到腳本中,以便於重複和實驗。隨着任務複雜性的增加,在命令窗口中輸入長序列命令變得不切實際。

  • 建模示例
  • 命令歷史
  • 創建腳本文件
  • 運行腳本
  • 註釋和代碼單元
  • 發佈腳本

處理數據文件

目標:從格式化文件中將數據導入MATLAB。由於導入的數據類型和格式多種多樣,重點在於處理單元格數組和日期格式。

  • 導入數據
  • 混合數據類型
  • 單元格數組
  • 數字、字符串和單元格之間的轉換
  • 導出數據

多向量繪圖

目標:製作更復雜的向量圖,如多圖,並使用顏色和字符串操作技術生成引人注目的數據可視化。

  • 圖形結構
  • 多圖、軸和繪圖
  • 繪製方程
  • 使用顏色
  • 自定義圖表

邏輯與流程控制

目標:使用邏輯操作、變量和索引技術創建靈活的代碼,能夠做出決策並適應不同情況。探索其他編程結構以重複代碼段,並允許與用戶交互的結構。

  • 邏輯操作和變量
  • 邏輯索引
  • 編程結構
  • 流程控制
  • 循環

矩陣與圖像可視化

目標:以二維或三維方式可視化圖像和矩陣數據。探索使用圖像顯示矩陣數據與可視化矩陣數據之間的區別。

  • 使用向量和矩陣數據進行散點插值
  • 三維矩陣可視化
  • 二維矩陣可視化
  • 索引圖像和顏色映射
  • 真彩色圖像

第三部分

數據分析

目標:在MATLAB中執行典型的數據分析任務,包括開發和擬合理論模型到實際數據。這自然引出了MATLAB最強大的功能之一:通過單一命令解決線性方程組。

  • 處理缺失數據
  • 相關性
  • 平滑處理
  • 頻譜分析和FFT
  • 求解線性方程組

編寫函數

目標:通過將模塊化任務封裝爲用戶定義函數來增加自動化。瞭解MATLAB如何解析文件和變量的引用。

  • 爲什麼需要函數?
  • 創建函數
  • 添加註釋
  • 調用子函數
  • 工作區
  • 子函數
  • 路徑和優先級

數據類型

目標:探索數據類型,重點在於創建變量和訪問數組元素的語法,並討論在數據類型之間轉換的方法。數據類型在包含的數據類型和組織方式上有所不同。

  • MATLAB數據類型
  • 整數
  • 結構體
  • 類型轉換

文件I/O

目標:探索MATLAB中的低級數據導入和導出函數,允許對文本和二進制文件I/O進行精確控制。這些函數包括textscan,它提供了讀取文本文件的精確控制。

  • 打開和關閉文件
  • 讀寫文本文件
  • 讀寫二進制文件

注意:實際交付內容可能與上述大綱有輕微差異,恕不另行通知。

第四部分

MATLAB金融工具箱概述

目標:學習應用MATLAB金融工具箱中的各種功能,爲金融行業執行定量分析。獲得高效開發涉及金融數據的實際應用所需的知識和實踐。

  • 資產配置與投資組合優化
  • 風險分析與投資績效
  • 固定收益分析與期權定價
  • 金融時間序列分析
  • 缺失數據的迴歸與估計
  • 技術指標與金融圖表
  • SDE模型的蒙特卡洛模擬

資產配置與投資組合優化

目標:執行資本配置、資產配置和風險評估。

  • 從價格或回報數據中估計資產回報和總回報矩
  • 計算投資組合級別的統計量,如均值、方差、風險價值(VaR)和條件風險價值(CVaR)
  • 執行約束均值-方差投資組合優化與分析
  • 檢查有效投資組合分配的時間演變
  • 執行資本配置
  • 在投資組合優化問題中考慮週轉率和交易成本

風險分析與投資績效

目標:定義並解決投資組合優化問題。

  • 指定投資組合名稱、資產數量及資產標識符
  • 定義初始投資組合分配

固定收益分析與期權定價

目標:執行固定收益分析和期權定價。

  • 分析現金流
  • 執行SIA合規的固定收益證券分析
  • 執行基本的Black-Scholes、Black和二叉期權定價

第五部分

金融時間序列分析

目標:分析金融市場中的時間序列數據。

  • 執行數據計算
  • 轉換和分析數據
  • 技術分析
  • 圖表和圖形

缺失數據的迴歸與估計

目標:執行多元正態迴歸,無論數據是否缺失。

  • 執行常見迴歸
  • 估計對數似然函數和標準誤差以進行假設檢驗
  • 在數據缺失時完成計算

技術指標與金融圖表

目標:練習使用性能指標和專用圖表。

  • 移動平均線
  • 振盪器、隨機指標、指數和指標
  • 最大回撤和預期最大回撤
  • 圖表,包括布林帶、蠟燭圖和移動平均線

SDE模型的蒙特卡洛模擬

目標:創建模擬並應用SDE模型

  • 布朗運動(BM)
  • 幾何布朗運動(GBM)
  • 恆定彈性方差(CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross(CIR)
  • Hull-White/Vasicek(HWV)
  • Heston

結論

目標:總結我們所學內容

  • 課程總結
  • 其他即將推出的MATLAB課程

注意:實際內容可能因客戶需求和各主題所花費的時間而有所不同。

最低要求

  • 具備本科水平的數學知識,如線性代數、概率論與統計學,以及矩陣基礎
  • 基本的計算機操作
  • 最好具備其他高級編程語言的基礎知識,如C、PASCAL、FORTRAN或BASIC,但不是必須的
 35 時間:

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