Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Tổng quan về Bộ công cụ Tài chính MATLAB
Mục tiêu: Học cách áp dụng các tính năng khác nhau trong Bộ công cụ Tài chính MATLAB để thực hiện phân tích định lượng cho ngành tài chính. Nắm vững kiến thức và thực hành cần thiết để phát triển hiệu quả các ứng dụng thực tế liên quan đến dữ liệu tài chính.
- Phân bổ tài sản và tối ưu hóa danh mục đầu tư
- Phân tích rủi ro và Investment hiệu suất
- Phân tích thu nhập cố định và định giá quyền chọn
- Phân tích chuỗi thời gian tài chính
- Hồi quy và ước tính với dữ liệu thiếu
- Chỉ báo kỹ thuật và biểu đồ tài chính
- Mô phỏng Monte Carlo của các mô hình SDE
Phân bổ tài sản và tối ưu hóa danh mục đầu tư
Mục tiêu: Thực hiện phân bổ vốn, phân bổ tài sản và đánh giá rủi ro.
- Ước tính lợi nhuận tài sản và các khoảnh khắc lợi nhuận tổng từ dữ liệu giá hoặc lợi nhuận
- Tính toán các thống kê cấp danh mục đầu tư, chẳng hạn như giá trị trung bình, phương sai, giá trị rủi ro (VaR) và giá trị rủi ro có điều kiện (CVaR)
- Thực hiện tối ưu hóa và phân tích danh mục đầu tư trung bình-phương sai có ràng buộc
- Xem xét sự tiến hóa theo thời gian của các phân bổ danh mục đầu tư hiệu quả
- Thực hiện phân bổ vốn
- Tính đến sự luân chuyển và chi phí giao dịch trong các bài toán tối ưu hóa danh mục đầu tư
Phân tích rủi ro và Investment hiệu suất
Mục tiêu: Xác định và giải quyết các bài toán tối ưu hóa danh mục đầu tư.
- Xác định tên danh mục đầu tư, số lượng tài sản trong vũ trụ tài sản và mã định danh tài sản.
- Xác định phân bổ danh mục đầu tư ban đầu.
Phân tích thu nhập cố định và định giá quyền chọn
Mục tiêu: Thực hiện phân tích thu nhập cố định và định giá quyền chọn.
- Phân tích dòng tiền
- Thực hiện phân tích chứng khoán thu nhập cố định tuân thủ SIA
- Thực hiện định giá quyền chọn cơ bản Black-Scholes, Black và nhị phân
Phân tích chuỗi thời gian tài chính
Mục tiêu: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trên thị trường tài chính.
- Thực hiện tính toán dữ liệu
- Chuyển đổi và phân tích dữ liệu
- Phân tích kỹ thuật
- Biểu đồ và đồ họa
Hồi quy và ước tính với dữ liệu thiếu
Mục tiêu: Thực hiện hồi quy chuẩn đa biến với hoặc không có dữ liệu thiếu.
- Thực hiện hồi quy phổ biến
- Ước tính hàm khả năng log và sai số chuẩn để kiểm định giả thuyết
- Hoàn thành tính toán khi dữ liệu bị thiếu
Chỉ báo kỹ thuật và biểu đồ tài chính
Mục tiêu: Thực hành sử dụng các chỉ số hiệu suất và các đồ thị chuyên dụng.
- Trung bình động
- Bộ dao động, ngẫu nhiên, chỉ số và chỉ báo
- Mức giảm tối đa và mức giảm tối đa dự kiến
- Biểu đồ, bao gồm dải Bollinger, biểu đồ nến và trung bình động
Mô phỏng Monte Carlo của các mô hình SDE
Mục tiêu: Tạo mô phỏng và áp dụng các mô hình SDE
- Chuyển động Brown (BM)
- Chuyển động Brown hình học (GBM)
- Độ co giãn của phương sai không đổi (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Kết luận
Requirements
- Làm quen với đại số tuyến tính (tức là các phép toán ma trận)
- Làm quen với thống kê cơ bản
- Hiểu biết về các nguyên tắc tài chính
- Hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản của MATLAB
Các lựa chọn khóa học
- Nếu bạn muốn tham gia khóa học này, nhưng thiếu kinh nghiệm về MATLAB (hoặc cần ôn tập), khóa học này có thể được kết hợp với một khóa học dành cho người mới bắt đầu và cung cấp dưới dạng: Các nguyên tắc cơ bản của MATLAB + MATLAB cho Finance.
- Nếu bạn muốn điều chỉnh các chủ đề được đề cập trong khóa học này (ví dụ: loại bỏ, rút ngắn hoặc kéo dài phạm vi bao phủ của một số tính năng nhất định), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
14 Hours
Testimonials (2)
Hands on building of the code from scratch.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Course - Introduction to Image Processing using Matlab
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
