Matlab金融数量分析

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Matlab金融应用班.视频教程

课程概况

规格:16课时

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课程详情

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讲师介绍:

郑老师,资深matlab讲师,10matlab编程经验,金融工程师(产品设计),编著书籍《运筹学与最优化MATLAB编程》《金融数量分析:基于MATLAB编程(第一、二版)》《MATLAB从零到进阶》

 

培训前言:

金融市场从来都是资本与智慧的竞技场,自从布莱克与斯科尔斯在20世纪70年代提出了期权定价公式起,数学方法开始在金融领域得到广泛的应用。随着金融品种多样化、交易的全球化使得金融市场信息技术急速增长,定性分析已经无法处理如巨大的数据。以数学与计算机相结合的金融数量分析技术迅速发展。

无论是过去的长期资本管理公司(Long-Term Capital Management)、还是现在的文艺复兴科技有限公司(Renaissance Institutional Equities Fund)无不是金融数量分析技术力量的体现。CDSCDO引发的金融危机印证了金融数量分析面临技术更新,但其以数学与计算机相结合基础不会改变。近几年,国内金融机构已经将金融数量分析作为战略发展之一,金融数量分析在中国正处于起飞阶段。

金融数量分析需要数值计算工具,Matlab强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融数量分析提供了有效“武器”。目前,Matlab在世界各大金融机构得到了广泛应用,例如使用matlab金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等等。

 

培训目的:

使学员掌握使用matlab进行金融数量分析技能。资深matlab讲师使你能在较短的时间学会和加深世界上最优秀数值计算软件的使用,增进你的求职法码,增强你学习和研究的能力。

注释:学习此课程需具备基本matlab操作知识介绍,

报名赠送配套图书《金融数量分析:基于MATLAB编程》

 

培训特点:

目前市场上很多Matlab培训基本都是按教科书的模式进行且书中的案例相对简单,本课程的案例来源于作者的实际工作。本课程的案例结构为“背景+理论+案例分析+代码”的方式。

背景:案例产生的环境,背景概述有助于学员加深对案例本质的理解,案例背景相关数据都来源是现实的金融市场。

理论:解决案例所涉及到的理论知识与数值算法,Matlab作为解决问题的工具,但工具毕竟不是全能的,需要了解工具内在的理论与逻辑,才能更有效的使用工具。

案例分析:使用数学理论(统计、优化、数值等)对案例进行分析,思考出解决问题到技术路线,帮助学员从解决问题的角度进行思考。

代码:Matlab程序根据案例分析得到的算法或思路进行编写的。编程中将涉及到编程的技巧与方法,在代码中作者给出了详细的注释,便于读者理解与使用代码解决实际问题。

 

培训内容目录:

1.金融计算为什么选择Matlab (Why Chose it)

l  数值计算思想

l  Matlab功能与优点

l  金融模型逻辑与构建

2.Matlab基本操作

l  操作界面介绍

l  向量与矩阵操作

l  基本函数讲解

3.M文件、逻辑与循环

l  构建M函数与M文件

l  if逻辑

l  forwhile循环

4. MATLAB 绘图

l  函数曲线

l  二维图形(曲线、直方图等)

l  三维图形(曲面等)

5.MatlabExce文件的数据交互

l  基本操作

l  函数操作

l  exlink

l  自动化办公

6.Matlab与数据库数据交互

l  数据源设置

l  读取与写入数据

l  批量数据提取

7.贷款按揭与保险产品---现金流分析案例

  案例:住房按揭贷款商业养老保险

8.随机模拟—概率分布与随机数

l  各类型随机数生成

l  简单蒙特卡罗模拟

9.数据拟合与资产收益率分布检验

l    随机拟合工具介绍

  案例:沪深300指数收益率分布检测

10.策略模拟—组合保险策略分析

  案例:CPPI策略与TIPP策略模拟与参数调优

11.KMV模型求解—方程与方程组的数值解

  案例:根据公司股票市值与波动率计算公司价值与波动率并计算违约率

12.BS公式与二叉树模型—期权定价与分析

  案例:期权价值计算隐含收益率计算二叉树模型

13.马柯维茨模型与投资组合绩效

  案例:CAPM模型基金与指数的投资组合绩效

14.跟踪误差最小化—非线性最小二乘法Matlab编程

  案例:使用N个股票跟踪沪深300指数

15.分形技术—移动平均Hurst指数计算

  案例:上证指数与沪深300指数的Hurst指数计算

16.编程实用技巧

  案例:定时触发程序运行Matlab发邮件坐标轴过原点实现

 

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