Matlab：用于财务工作

• 熟悉线性代数（即矩阵运算）
• 熟悉基础统计
• 了解财务原则
• 了解MATLAB的基本原理

课程选择

• 如果您希望参加本课程，但是缺乏MATLAB的经验（或者需要复习），本课程可以结合初学者的课程，并提供：MATLAB基础+ MATLAB：用于财务工作
• 如果您希望调整本课程涵盖的主题（例如：删除、缩短或延长某些功能的覆盖范围），请联系我们以作安排。

MATLAB将计算、可视化、编程集成在一个易于使用的环境中。它提供金融工具箱（Financial Toolbox），其中包括对财务数据进行数理统计分析所需的功能，然后用图形清楚地显示结果。

这一由讲师引导的培训对用于财务工作的MATLAB进行了介绍。我们通过动手练习和丰富的实验室实践，深入了解数据分析、可视化、建模和编程。

在本次培训结束时，参与者将对MATLAB的金融工具箱中包含的强大功能有一个全面的了解，并将获得必要的实践，立即应用所学来解决实际问题。

受众

    拥有MATLAB经验的金融专业人士

课程形式

    部分讲座、部分讨论、大量实操

MATLAB金融工具箱概述

目标：学习应用MATLAB金融工具箱中包含的各种功能来对金融行业进行定量分析。获得所需的知识和实践，有效地开发涉及财务数据的实际应用。

• 资产配置和投资组合优化
• 风险分析和投资业绩
• 固定收益分析和期权定价
• 金融时序分析
• 缺失数据的回归和估计
• 技术指标和金融图表
• SDE模型的蒙特卡洛模拟

资产配置和投资组合优化

目标：执行资本分配，资产分配和风险评估。

• 通过价格或回报数据对资产回报和总回报率进行阶矩估计
• 计算投资组合层面的统计数据，如均值、方差、风险值 (VaR) 和条件风险值 (CVaR)
• 在约束条件下执行投资组合均值-方差优化和分析
• 剖析投资组合配置的时效演变趋势
• 实施资本分配
• 阐释投资组合优化问题中的周转率和交易成本

风险分析和投资业绩

目标：定义和解决投资组合优化问题。

• 指定投资组合名称、资产领域中的资产数和资产标识符。
• 定义最始的资产组合配置。

固定收益分析和期权定价

目标：执行固定收益分析和期权定价。

• 分析现金流
• 执行符合 SIA 标准的固定收益证券分析
• 执行基本的 Black-Scholes、Black 和二项式期权定价方式

金融时序分析

目标：分析金融市场的时间序列数据。

• 执行数据数学
• 转换和分析数据
• 技术分析
• 图表和图形

缺失数据的回归和估计

目标：在缺失或不缺失数据的情况下执行多元正态回归。

• 执行常见的回归
• 估计对数似然函数和标准误差以进行假设检验
• 在缺失数据的情况下完成计算

技术指标和金融图表

目标：练习使用业绩指标和专用图。

• 移动平均数
• 振荡指标、随机指数、股价指数和指标
• 最大跌幅和预期的最大跌幅
• 图表，包括布林带、烛柱图和移动平均线

SDE模型的蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟

目标：创建模拟并应用SDE模型

• 布朗运动（BM）模型
• 几何布朗运动（GBM）模型
• 恒定的方差弹性（CEV）模型
• Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型
• Hull-White/Vasicek (HWV) 模型
• Heston模型

结论