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Course Outline
MATLAB 금융 도구 상자 개요
목표: MATLAB Financial Toolbox에 포함된 다양한 기능을 적용하여 금융산업에 대한 정량적 분석을 수행하는 방법을 알아봅니다. 금융 데이터와 관련된 실제 애플리케이션을 효율적으로 개발하는 데 필요한 지식과 실무를 습득하세요.
- 자산배분 및 포트폴리오 최적화
- 위험 분석 및 Investment 성과
- 고정수익 분석 및 옵션 가격
- 금융 시계열 분석
- 누락된 데이터를 사용한 회귀 및 추정
- 기술 지표 및 재무 차트
- SDE 모델의 몬테카를로 시뮬레이션
자산배분 및 포트폴리오 최적화
목표: 자본 배분, 자산 배분 및 위험 평가를 수행합니다.
- 가격이나 수익률 데이터로부터 자산 수익률과 총 수익률 추정
- 평균, 분산, 위험 가치(VaR), 조건부 위험 가치(CVaR) 등 포트폴리오 수준 통계 계산
- 제한된 평균-분산 포트폴리오 최적화 및 분석 수행
- 효율적인 포트폴리오 할당의 시간 변화 조사
- 자본 배분 수행
- 포트폴리오 최적화 문제에서 매출 및 거래 비용 계산
위험 분석 및 Investment 성과
목표: 포트폴리오 최적화 문제를 정의하고 해결합니다.
- 포트폴리오 이름, 자산 유니버스의 자산 수 및 자산 식별자를 지정합니다.
- 초기 포트폴리오 할당을 정의합니다.
고정수익 분석 및 옵션 가격
목표: 채권 분석 및 옵션 가격 책정을 수행합니다.
- 현금 흐름 분석
- SIA 준수 채권 증권 분석 수행
- 기본 블랙숄즈, 블랙 및 이항 옵션 가격 결정 수행
금융 시계열 분석
목표: 금융 시장의 시계열 데이터를 분석합니다.
- 데이터 수학 수행
- 데이터 변환 및 분석
- 기술적 분석
- 차트 및 그래픽
누락된 데이터를 사용한 회귀 및 추정
목표: 누락된 데이터가 있거나 없는 다변량 정규 회귀를 수행합니다.
- 일반적인 회귀 수행
- 가설 검정을 위한 로그 우도 함수 및 표준 오류 추정
- 데이터가 누락된 경우 계산 완료
기술 지표 및 재무 차트
목표: 성능 지표와 특화된 도표를 사용하여 연습합니다.
- 이동 평균
- 오실레이터, 스토캐스틱, 인덱스 및 지표
- 최대 하락률 및 예상되는 최대 하락률
- 볼린저 밴드, 촛대 도표, 이동 평균을 포함한 차트
SDE 모델의 몬테카를로 시뮬레이션
목표: 시뮬레이션 생성 및 SDE 모델 적용
- 브라운 운동(BM)
- 기하 브라운 운동(GBM)
- CEV(불변탄력성)
- 콕스-잉거솔-로스(CIR)
- 헐-화이트/바시체크(HWV)
- 헤스턴
결론
Requirements
- 선형 대수학(예: 행렬 연산)에 대한 지식
- 기초통계에 대한 이해
- 금융원칙의 이해
- MATLAB 기본 사항의 이해
코스 옵션
- 이 과정을 수강하고 싶지만 MATLAB에 대한 경험이 부족하거나 재교육이 필요한 경우 이 과정을 초보자 과정과 결합하여 다음과 같이 제공할 수 있습니다: MATLAB 기초 + 금융 MATLAB.
- 이 과정에서 다루는 주제를 조정하려면(예: 특정 기능의 적용 범위를 제거, 단축 또는 연장) 당사에 문의하여 준비하십시오.
14 Hours
회원 평가 (2)
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Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Course - Introduction to Image Processing using Matlab
Machine Translated
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
