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MATLAB基础 + MATLAB用于财务工作培训

 
   班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山 【南京分部】:金港大厦
新开班 (连续班 、周末班、晚班):2024年12月30日......(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  • 第1部分
    MATLAB简介
  • 目标:概述MATLAB是什么、由什么组成、能用来做什么
  • 一个例子:C与MATLAB
    MATLAB产品概述
    MATLAB应用领域
    MATLAB能用来做什么?
    课程大纲
    使用MATLAB用户界面
  • 目标:获得MATLAB集成设计环境及其用户界面的主要特点的介绍。获得课程主题的概述。
  • MATALB接口
    从文件读取数据
    保存和加载变量
    绘制数据
    定制图表
    计算统计和佳拟合线
    导出图形以用于其他应用程序
    变量和表达式
  • 目标:输入MATLAB命令,重点是创建和访问变量中的数据。
  • 输入命令
    创建变量
    获得帮助
    访问和修改变量中的值
    创建字符变量
    用矢量分析和可视化
  • 目标:用矢量进行数学和统计计算,并创建基本的可视化。查看MATLAB语法如何使用单个命令对整个数据集进行计算。
  • 用矢量计算
    绘制矢量
    基本图表选项
    标注图表
    用矩阵分析和可视化
  • 目标:使用矩阵作为数学对象或(矢量)数据的集合。理解适当使用MATLAB语法来区分这些应用程序。
  • 大小和维度
    用矩阵计算
    用矩阵数据统计
    绘制多列
    重塑和线性索引
    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,在命令窗口中输入长序列的命令变得不切实际。
  • 一个建模的例子
    命令历史
    创建脚本文件
    运行脚本
    评论和代码单元格
    发布脚本
    使用数据文件
  • 目标:从格式化文件中将数据导入到MATLAB中。由于导入的数据可以有多种类型和格式,因此重点在于使用单元格数组和日期格式。
  • 导入数据
    混合的数据类型
    单元阵列
    数字、字符串、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(如多个图),并使用颜色和字符串处理技术来生成引人注目的数据视觉展示。
  • 图形结构
    多个数字、轴和图形
    绘制方程式
    使用颜色
    定制图表
    逻辑和流控制
  • 目标:使用逻辑操作、变量和索引技术来创建灵活的代码,可以做出决定并适应不同的情况。探索其他允许重复代码段的编程构造,以及允许与用户交互的构造。
  • 逻辑操作和变量
    逻辑索引
    编程构造
    流控制
    循环
    矩阵和图像可视化
  • 目标:以二维或三维可视化图像和矩阵数据。探索显示图像和使用图像可视化矩阵数据的区别。
  • 使用矢量和矩阵数据的分散插值
    三维矩阵可视化
    二维矩阵可视化
    索引图像和色彩映射
    真彩色的图像
    第3部分
    数据分析
  • 目标:在MATLAB中执行典型的数据分析任务,包括开发理论模型和将理论模型拟合到实际数据中。这自然而然地引向了MATLAB强大的功能之一:用一个单一命令求解线性方程组。
  • 处理丢失的数据
    关联
    平滑(Smoothing)
    光谱分析和FFT
    求解线性方程组
    写作功能
  • 目标:通过将模块化任务封装为用户定义的功能来增加自动化。了解MATLAB如何解析对文件和变量的引用。
  • 为什么是功能?
    创建功能
    添加评论
    调用子功能
    工作区
    子函数
    路径和优先级
    数据类型
  • 目标:探索数据类型,着重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进行转换的方法。不同的数据类型可能包含不同的数据种类,以及有不同的数据组织方式。
  • MATLAB数据类型
    整型
    结构
    转换类型
    文件I / O
  • 目标:探索MATLAB中可以精确控制文本和二进制文件I / O的低级数据导入和导出功能。这些功能包括textscan,它可以精确控制阅读文本文件。
  • 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,在没有事先通知的情况下,实际课程可能与上述提纲略有不同。
  • 第4部分
    MATLAB金融工具箱概述
  • 目标:学习应用MATLAB金融工具箱中包含的各种功能来对金融行业进行定量分析。获得所需的知识和实践,有效地开发涉及财务数据的实际应用。
  • 资产配置和投资组合优化
    风险分析和投资业绩
    固定收益分析和期权定价
    金融时序分析
    缺失数据的回归和估计
    SDE模型的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟
    资产配置和投资组合优化
  • 目标:执行资本分配,资产分配和风险评估。
  • 通过价格或回报数据对资产回报和总回报率进行阶矩估计
    计算投资组合层面的统计数据,如均值、方差、风险值 (VaR) 和条件风险值 (CVaR)
    在约束条件下执行投资组合均值-方差优化和分析
    剖析投资组合配置的时效演变趋势
    实施资本分配
    阐释投资组合优化问题中的周转率和交易成本
    风险分析和投资业绩
  • 目标:定义和解决投资组合优化问题。
  • 指定投资组合名称、资产领域中的资产数和资产标识符。
    定义始的资产组合配置。
    固定收益分析和期权定价
  • 目标:执行固定收益分析和期权定价。
  • 分析现金流
    执行符合 SIA 标准的固定收益证券分析
    执行基本的 Black-Scholes、Black 和二项式期权定价方式
    第5部分
    金融时序分析
  • 目标:分析金融市场的时间序列数据。
  • 执行数据数学
    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:在缺失或不缺失数据的情况下执行多元正态回归。
  • 执行常见的回归
    估计对数似然函数和标准误差以进行假设检验
    在缺失数据的情况下完成计算
    技术指标和金融图表
  • 目标:练习使用业绩指标和专用图。
  • 移动平均数
    振荡指标、随机指数、股价指数和指标
    大跌幅和预期的大跌幅
    图表,包括布林带、烛柱图和移动平均线
    SDE模型的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟
  • 目标:创建模拟并应用SDE模型
  • 布朗运动(BM)模型
    几何布朗运动(GBM)模型
    恒定的方差弹性(CEV)模型
    Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型
    Hull-White/Vasicek (HWV) 模型
    Heston模型
 
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