Struttura del corso

Panoramica del pacchetto di strumenti finanziari MATLAB

Obiettivo: Imparare ad applicare le varie funzionalità incluse nel MATLAB Financial Toolbox per eseguire analisi quantitative per il settore finanziario. Acquisisci le conoscenze e la pratica necessarie per sviluppare in modo efficiente applicazioni reali che coinvolgono i dati finanziari.

  • Asset Allocation e Ottimizzazione del Portafoglio
  • Analisi dei rischi e Investment performance
  • Analisi del reddito fisso e determinazione del prezzo delle opzioni
  • Analisi delle serie storiche finanziarie
  • Regressione e stima con dati mancanti
  • Indicatori Tecnici e Grafici Finanziari
  • Simulazione Monte Carlo di modelli SDE

Asset Allocation e Ottimizzazione del Portafoglio

Obiettivo: eseguire l'allocazione del capitale, l'asset allocation e la valutazione del rischio.

  • Stima del rendimento degli asset e dei momenti di rendimento totale dai dati di prezzo o di rendimento
  • Calcolo di statistiche a livello di portafoglio, come media, varianza, valore a rischio (VaR) e valore condizionale a rischio (CVaR)
  • Esecuzione dell'ottimizzazione e dell'analisi del portafoglio a varianza media vincolata
  • Esaminare l'evoluzione temporale delle allocazioni efficienti del portafoglio
  • Allocazione del capitale in bonis
  • Contabilizzazione del fatturato e dei costi di transazione nei problemi di ottimizzazione del portafoglio

Analisi dei rischi e Investment performance

Obiettivo: Definire e risolvere problemi di ottimizzazione del portafoglio.

  • Specificare il nome di un portafoglio, il numero di asset in un universo di asset e gli identificatori degli asset.
  • Definizione di un'allocazione iniziale del portafoglio.

Analisi del reddito fisso e determinazione del prezzo delle opzioni

Obiettivo: Eseguire analisi del reddito fisso e determinazione del prezzo delle opzioni.

  • Analisi del flusso di cassa
  • Esecuzione di analisi dei titoli a reddito fisso conformi a SIA
  • Esecuzione di Black-Scholes di base, Black e prezzi di opzione binomiali

Analisi delle serie storiche finanziarie

Obiettivo: analizzare i dati delle serie storiche nei mercati finanziari.

  • Esecuzione di calcoli matematici sui dati
  • Trasformazione e analisi dei dati
  • Analisi tecnica
  • Grafici e grafici

Regressione e stima con dati mancanti

Obiettivo: Eseguire la regressione normale multivariata con o senza dati mancanti.

  • Esecuzione di regressioni comuni
  • Stima della funzione log-verosimiglianza e degli errori standard per la verifica delle ipotesi
  • Completamento dei calcoli in caso di dati mancanti

Indicatori Tecnici e Grafici Finanziari

Obiettivo: Esercitarsi nell'uso di metriche di performance e grafici specializzati.

  • Medie mobili
  • Oscillatori, stocastici, indici e indicatori
  • Drawdown massimo e drawdown massimo previsto
  • Grafici, comprese le bande di Bollinger, i grafici a candele e le medie mobili

Simulazione Monte Carlo di modelli SDE

Obiettivo: Creare simulazioni e applicare modelli SDE

  • Moto browniano (BM)
  • Moto browniano geometrico (GBM)
  • Elasticità costante della varianza (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Scafo-Bianco/Vasicek (HWV)
  • cantone di Heston

Conclusione

Requisiti

  • Familiarità con l'algebra lineare (i.e., operazioni matriciali)
  • Familiarità con la statistica di base
  • Comprensione dei principi finanziari
  • Comprensione dei MATLAB fondamenti

Opzioni del corso

  • Se desideri seguire questo corso, ma non hai esperienza in MATLAB (o hai bisogno di un aggiornamento), questo corso può essere combinato con un corso per principianti e fornito come: MATLAB Fondamenti + MATLAB per la finanza.
  • Se desideri modificare gli argomenti trattati in questo corso (ad esempio, rimuovere, accorciare o allungare la copertura di alcune funzionalità), contattaci per organizzare.
  14 ore
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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