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MATLAB基礎 + MATLAB用于財務工作培訓

 
   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
開課地址:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
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   質量保障

        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 
  • 第1部分
    MATLAB簡介
  • 目標:概述MATLAB是什么、由什么組成、能用來做什么
  • 一個例子:C與MATLAB
    MATLAB產品概述
    MATLAB應用領域
    MATLAB能用來做什么?
    課程大綱
    使用MATLAB用戶界面
  • 目標:獲得MATLAB集成設計環境及其用戶界面的主要特點的介紹。獲得課程主題的概述。
  • MATALB接口
    從文件讀取數據
    保存和加載變量
    繪制數據
    定制圖表
    計算統計和最佳擬合線
    導出圖形以用于其他應用程序
    變量和表達式
  • 目標:輸入MATLAB命令,重點是創建和訪問變量中的數據。
  • 輸入命令
    創建變量
    獲得幫助
    訪問和修改變量中的值
    創建字符變量
    用矢量分析和可視化
  • 目標:用矢量進行數學和統計計算,并創建基本的可視化。查看MATLAB語法如何使用單個命令對整個數據集進行計算。
  • 用矢量計算
    繪制矢量
    基本圖表選項
    標注圖表
    用矩陣分析和可視化
  • 目標:使用矩陣作為數學對象或(矢量)數據的集合。理解適當使用MATLAB語法來區分這些應用程序。
  • 大小和維度
    用矩陣計算
    用矩陣數據統計
    繪制多列
    重塑和線性索引
    多維數組
    第2部分
    使用腳本自動執行命令
  • 目標:將MATLAB命令收集到腳本中以便于復制和實驗。隨著任務復雜性的增加,在命令窗口中輸入長序列的命令變得不切實際。
  • 一個建模的例子
    命令歷史
    創建腳本文件
    運行腳本
    評論和代碼單元格
    發布腳本
    使用數據文件
  • 目標:從格式化文件中將數據導入到MATLAB中。由于導入的數據可以有多種類型和格式,因此重點在于使用單元格數組和日期格式。
  • 導入數據
    混合的數據類型
    單元陣列
    數字、字符串、單元格之間的轉換
    導出數據
    多個矢量圖
  • 目標:制作更復雜的矢量圖(如多個圖),并使用顏色和字符串處理技術來生成引人注目的數據視覺展示。
  • 圖形結構
    多個數字、軸和圖形
    繪制方程式
    使用顏色
    定制圖表
    邏輯和流控制
  • 目標:使用邏輯操作、變量和索引技術來創建靈活的代碼,可以做出決定并適應不同的情況。探索其他允許重復代碼段的編程構造,以及允許與用戶交互的構造。
  • 邏輯操作和變量
    邏輯索引
    編程構造
    流控制
    循環
    矩陣和圖像可視化
  • 目標:以二維或三維可視化圖像和矩陣數據。探索顯示圖像和使用圖像可視化矩陣數據的區別。
  • 使用矢量和矩陣數據的分散插值
    三維矩陣可視化
    二維矩陣可視化
    索引圖像和色彩映射
    真彩色的圖像
    第3部分
    數據分析
  • 目標:在MATLAB中執行典型的數據分析任務,包括開發理論模型和將理論模型擬合到實際數據中。這自然而然地引向了MATLAB最強大的功能之一:用一個單一命令求解線性方程組。
  • 處理丟失的數據
    關聯
    平滑(Smoothing)
    光譜分析和FFT
    求解線性方程組
    寫作功能
  • 目標:通過將模塊化任務封裝為用戶定義的功能來增加自動化。了解MATLAB如何解析對文件和變量的引用。
  • 為什么是功能?
    創建功能
    添加評論
    調用子功能
    工作區
    子函數
    路徑和優先級
    數據類型
  • 目標:探索數據類型,著重于創建變量和訪問數組元素的語法,并討論在數據類型之間進行轉換的方法。不同的數據類型可能包含不同的數據種類,以及有不同的數據組織方式。
  • MATLAB數據類型
    整型
    結構
    轉換類型
    文件I / O
  • 目標:探索MATLAB中可以精確控制文本和二進制文件I / O的低級數據導入和導出功能。這些功能包括textscan,它可以精確控制閱讀文本文件。
  • 打開和關閉文件
    讀取和寫入文本文件
    讀取和寫入二進制文件
    請注意,在沒有事先通知的情況下,實際課程可能與上述提綱略有不同。
  • 第4部分
    MATLAB金融工具箱概述
  • 目標:學習應用MATLAB金融工具箱中包含的各種功能來對金融行業進行定量分析。獲得所需的知識和實踐,有效地開發涉及財務數據的實際應用。
  • 資產配置和投資組合優化
    風險分析和投資業績
    固定收益分析和期權定價
    金融時序分析
    缺失數據的回歸和估計
    SDE模型的蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬
    資產配置和投資組合優化
  • 目標:執行資本分配,資產分配和風險評估。
  • 通過價格或回報數據對資產回報和總回報率進行階矩估計
    計算投資組合層面的統計數據,如均值、方差、風險值 (VaR) 和條件風險值 (CVaR)
    在約束條件下執行投資組合均值-方差優化和分析
    剖析投資組合配置的時效演變趨勢
    實施資本分配
    闡釋投資組合優化問題中的周轉率和交易成本
    風險分析和投資業績
  • 目標:定義和解決投資組合優化問題。
  • 指定投資組合名稱、資產領域中的資產數和資產標識符。
    定義最始的資產組合配置。
    固定收益分析和期權定價
  • 目標:執行固定收益分析和期權定價。
  • 分析現金流
    執行符合 SIA 標準的固定收益證券分析
    執行基本的 Black-Scholes、Black 和二項式期權定價方式
    第5部分
    金融時序分析
  • 目標:分析金融市場的時間序列數據。
  • 執行數據數學
    轉換和分析數據
    技術分析
    圖表和圖形
    缺失數據的回歸和估計
  • 目標:在缺失或不缺失數據的情況下執行多元正態回歸。
  • 執行常見的回歸
    估計對數似然函數和標準誤差以進行假設檢驗
    在缺失數據的情況下完成計算
    技術指標和金融圖表
  • 目標:練習使用業績指標和專用圖。
  • 移動平均數
    振蕩指標、隨機指數、股價指數和指標
    最大跌幅和預期的最大跌幅
    圖表,包括布林帶、燭柱圖和移動平均線
    SDE模型的蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬
  • 目標:創建模擬并應用SDE模型
  • 布朗運動(BM)模型
    幾何布朗運動(GBM)模型
    恒定的方差彈性(CEV)模型
    Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型
    Hull-White/Vasicek (HWV) 模型
    Heston模型
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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