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Course Outline
1 부
MATLAB에 대한 간략한 소개
목표: MATLAB가 무엇인지, 무엇으로 구성되어 있는지, 무엇을 할 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다.
- 예: C 대 MATLAB
- MATLAB 제품 개요
- MATLAB 적용 분야
- MATLAB가 당신을 위해 무엇을 해줄 수 있나요?
- 코스 개요
MATLAB 사용자 인터페이스 작업
목표: MATLAB 통합 디자인 환경과 해당 사용자 인터페이스의 주요 기능을 소개합니다. 코스 테마의 개요를 살펴보세요.
- MATALB 인터페이스
- 파일에서 데이터 읽기
- 변수 저장 및 로드
- 데이터 플로팅
- 플롯 사용자 정의
- 통계 및 최적선 계산
- 다른 응용 프로그램에서 사용하기 위해 그래픽 내보내기
변수 및 Express 이온
목표: 변수의 데이터 생성 및 액세스에 중점을 두고 MATLAB 명령을 입력합니다.
- 명령 입력
- 변수 생성
- 도움을 받다
- Access변수의 값 지정 및 수정
- 문자변수 생성
벡터를 이용한 분석 및 시각화
목표: 벡터를 사용하여 수학적 및 통계적 계산을 수행하고 기본 시각화를 만듭니다. MATLAB 구문을 사용하여 단일 명령으로 전체 데이터 세트에 대한 계산을 수행하는 방법을 알아보세요.
- 벡터를 사용한 계산
- 벡터 플로팅
- 기본 플롯 옵션
- 플롯에 주석 달기
행렬을 이용한 분석 및 시각화
목표: 행렬을 수학적 개체 또는 (벡터) 데이터 모음으로 사용합니다. 이러한 응용 프로그램을 구별하기 위해 MATLAB 구문의 적절한 사용을 이해하십시오.
- 크기와 차원
- 행렬을 사용한 계산
- Statistics 행렬 데이터 포함
- 여러 열 그리기
- 재형성 및 선형 인덱싱
- 다차원 배열
2 부
스크립트를 사용하여 명령 자동화
목표: 재생산 및 실험의 용이성을 위해 MATLAB 명령을 스크립트로 수집합니다. 작업의 복잡성이 증가함에 따라 명령 창에 긴 명령 시퀀스를 입력하는 것은 실용적이지 않습니다.
- 모델링 예
- 명령 내역
- 스크립트 파일 생성
- 스크립트 실행
- 주석 및 코드 셀
- 게시 스크립트
데이터 파일 작업
목표: 형식이 지정된 파일에서 데이터를 MATLAB로 가져옵니다. 가져온 데이터의 유형과 형식이 매우 다양할 수 있으므로 셀 배열 및 날짜 형식 작업에 중점을 둡니다.
- 데이터 가져오기
- 혼합 데이터 유형
- 셀 배열
- 숫자, 문자열, 셀 간의 변환
- 데이터 내보내기
다중 벡터 플롯
목표: 다중 플롯과 같은 보다 복잡한 벡터 플롯을 만들고 색상 및 문자열 조작 기술을 사용하여 눈길을 끄는 데이터의 시각적 표현을 생성합니다.
- 그래픽 구조
- 여러 그림, 축 및 플롯
- 방정식 그리기
- 색상 사용
- 플롯 사용자 정의
논리 및 흐름 제어
목표: 논리적 연산, 변수 및 인덱싱 기술을 사용하여 의사 결정을 내리고 다양한 상황에 적응할 수 있는 유연한 코드를 만듭니다. 반복되는 코드 섹션에 대한 다른 프로그래밍 구성과 사용자와의 상호 작용을 허용하는 구성을 살펴보세요.
- 논리 연산 및 변수
- 논리적 인덱싱
- Programming 구조물
- 흐름 제어
- 루프
Matrix 및 이미지 시각화
목표: 이미지와 행렬 데이터를 2차원 또는 3차원으로 시각화합니다. 이미지를 표시하는 것과 이미지를 사용하여 행렬 데이터를 시각화하는 것의 차이점을 살펴보세요.
- 벡터 및 행렬 데이터를 사용한 산란 보간
- 3차원 매트릭스 시각화
- 2차원 행렬 시각화
- 인덱스 이미지 및 컬러맵
- 트루 컬러 이미지
3부
Data Analysis
목표: 이론적 모델을 개발하고 실제 데이터에 맞추는 것을 포함하여 MATLAB의 일반적인 데이터 분석 작업을 수행합니다. 이는 자연스럽게 MATLAB의 가장 강력한 기능 중 하나인 단일 명령으로 선형 방정식 시스템을 해결하는 것으로 이어집니다.
- 누락된 데이터 처리
- 상관관계
- 스무딩
- 스펙트럼 분석 및 FFT
- 선형 연립방정식 풀기
함수 작성
목표: 모듈식 작업을 사용자 정의 함수로 캡슐화하여 자동화 수준을 높입니다. MATLAB가 파일 및 변수에 대한 참조를 해결하는 방법을 이해합니다.
- 왜 기능을 하는가?
- 함수 만들기
- 댓글 추가
- 하위 기능 호출
- 작업공간
- 하위 기능
- 경로 및 우선순위
데이터 유형
목표: 변수 생성 및 배열 요소 액세스 구문에 중점을 두고 데이터 유형을 탐색하고 데이터 유형 간 변환 방법에 대해 논의합니다. 데이터 유형은 포함할 수 있는 데이터의 종류와 데이터 구성 방식에 따라 다릅니다.
- MATLAB 데이터 유형
- 정수
- 구조
- 유형 변환
파일 I/O
목표: 텍스트 및 바이너리 파일 I/O를 정밀하게 제어할 수 있는 MATLAB의 하위 수준 데이터 가져오기 및 내보내기 기능을 탐색합니다. 이러한 기능에는 텍스트 파일 읽기를 정밀하게 제어할 수 있는 textscan이 포함됩니다.
- 파일 열기 및 닫기
- 텍스트 파일 읽기 및 쓰기
- 바이너리 파일 읽기 및 쓰기
실제 배송되는 상품은 사전 통보 없이 위의 개요와 약간의 차이가 있을 수 있다는 점을 참고하시기 바랍니다.
4부
MATLAB 금융 도구 상자 개요
목표: 금융산업에 대한 정량분석을 수행하기 위해 MATLAB Financial Toolbox에 포함된 다양한 기능을 적용하는 방법을 배웁니다. 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
5부
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
목표: 배운 내용을 요약합니다.
- 강좌 요약
- MATLAB에 예정된 다른 강좌
참고: 실제 제공되는 콘텐츠는 고객 요구 사항 및 각 주제에 소요되는 시간으로 인해 개요와 다를 수 있습니다.
Requirements
- 선형대수학, 확률론, 통계학, 행렬 등 학부 수준의 수학적 지식의 기본 개념
- 기본 컴퓨터 작동
- C, PASCAL, FORTRAN 또는 BASIC과 같은 다른 고급 프로그래밍 언어의 기본 개념이 바람직하지만 필수는 아닙니다.
35 Hours
