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Temario del curso
Introducción a la Caja de Herramientas Financiera de MATLAB
Objetivo: Aprender a aplicar las diversas características incluidas en la Caja de Herramientas Financiera de MATLAB para realizar análisis cuantitativo en la industria financiera. Adquirir el conocimiento y la práctica necesarios para desarrollar eficientemente aplicaciones del mundo real que involucren datos financieros.
- Asignación de activos y optimización de portafolios
- Análisis de riesgo y rendimiento de inversiones
- Análisis de renta fija y precios de opciones
- Análisis de series temporales financieras
- Regresión y estimación con datos faltantes
- Indicadores técnicos y gráficos financieros
- Simulación de Monte Carlo de modelos SDE
Asignación de activos y optimización de portafolios
Objetivo: Realizar la asignación de capital, asignación de activos y evaluación de riesgos.
- Estimar los momentos de retorno del activo y el retorno total a partir de datos de precios o retornos
- Calcular estadísticas a nivel de portafolio, como media, varianza, valor en riesgo (VaR) y valor en riesgo condicional (CVaR)
- Realizar optimización y análisis de portafolios de media-varianza con restricciones
- Examinar la evolución temporal de las asignaciones de portafolio eficientes
- Realizar la asignación de capital
- Tener en cuenta el movimiento y los costos de transacción en problemas de optimización de portafolios
Análisis de riesgo y rendimiento de inversiones
Objetivo: Definir y resolver problemas de optimización de portafolios.
- Especificar un nombre de portafolio, el número de activos en un universo de activos y los identificadores de activos.
- Definir una asignación inicial de portafolios.
Análisis de renta fija y precios de opciones
Objetivo: Realizar análisis de renta fija y pricing de opciones.
- Analizar flujo de efectivo
- Realizar análisis de seguridad de renta fija conforme a SIA
- Realizar pricing básico de opciones Black-Scholes, Black y binomial
Análisis de series temporales financieras
Objetivo: Analizar datos de series temporales en los mercados financieros.
- Realizar operaciones matemáticas con datos
- Transformar y analizar datos
- Análisis técnico
- Gráficos y visualizaciones
Regresión y estimación con datos faltantes
Objetivo: Realizar regresión normal multivariada con o sin datos faltantes.
- Realizar regresiones comunes
- Estimar la función de verosimilitud logarítmica y errores estándar para pruebas de hipótesis
- Completar cálculos cuando los datos son faltantes
Indicadores técnicos y gráficos financieros
Objetivo: Practicar el uso de métricas de rendimiento y gráficos especializados.
- Medias móviles
- Osciladores, estocásticos, índices e indicadores
- Drawdown máximo y drawdown máximo esperado
- Gráficos, incluyendo bandas de Bollinger, gráficos de velas y medias móviles
Simulación de Monte Carlo de modelos SDE
Objetivo: Crear simulaciones y aplicar modelos SDE
- Movimiento Browniano (BM)
- Movimiento Browniano Geométrico (GBM)
- Elasticidad Constante de Varianza (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Conclusión
Requerimientos
- Familiaridad con álgebra lineal (es decir, operaciones de matrices)
- Familiaridad con estadística básica
- Comprensión de principios financieros
- Conocimiento de los fundamentos de MATLAB
Opciones del curso
- Si desea tomar este curso, pero le falta experiencia en MATLAB (o necesita un refresco), este curso puede combinarse con un curso para principiantes y ofrecerse como: Fundamentos de MATLAB + MATLAB para Finanzas.
- Si desea ajustar los temas cubiertos en este curso (por ejemplo, eliminar, acortar o alargar la cobertura de ciertas características), por favor contáctenos para organizarlo.
14 Horas
Testimonios (2)
Construcción práctica del código desde cero.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Curso - Introduction to Image Processing using Matlab
Traducción Automática
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
Chia Wu Tan - SMRT Trains Ltd
Curso - MATLAB Programming
Traducción Automática
