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.
Programa del Curso
Parte 1
Una breve introducción a MATLAB
Objetivos: ofrecer una descripción general de lo que es MATLAB, en qué consiste y qué puede hacer por usted
- Un ejemplo: C vs. MATLAB
- Descripción del producto MATLAB
- Campos de aplicación de MATLAB
- ¿Qué puede hacer MATLAB por usted?
- El esquema del curso
Trabajando con la interfaz de usuario MATLAB
Objetivo: Obtener una introducción a las características principales del entorno de diseño integrado de MATLAB y sus interfaces de usuario. Obtenga una descripción general de los temas del curso.
- Interfaz MATALB
- Leyendo datos del archivo
- Guardar y cargar variables
- Trazando datos
- Personalizar parcelas
- Cálculo de estadísticas y línea de ajuste óptimo
- Exportación de gráficos para usar en otras aplicaciones
Variables y expresiones
Objetivo: Ingresar los comandos de MATLAB, con énfasis en crear y acceder a datos en variables.
- Ingresando comandos
- Creando variables
- Obteniendo ayuda
- Accediendo y modificando valores en variables
- Creando variables de caracteres
Análisis y visualización con vectores
Objetivo: realizar cálculos matemáticos y estadísticos con vectores y crear visualizaciones básicas. Vea cómo la sintaxis de MATLAB permite cálculos en conjuntos de datos completos con un solo comando.
- Cálculos con vectores
- Trazado de vectores
- Opciones de trazado básico
- Parcelas de anotación
Análisis y visualización con matrices
Objetivo: Usar matrices como objetos matemáticos o como colecciones de datos (vector). Comprenda el uso apropiado de la sintaxis de MATLAB para distinguir entre estas aplicaciones.
- Tamaño y dimensionalidad
- Cálculos con matrices
- Estadísticas con datos matriciales
- Trazando múltiples columnas
- Remodelación y indexación lineal
- Arrays multidimensionales
Parte 2
Automatización de comandos con scripts
Objetivo: Recopilar comandos de MATLAB en scripts para facilitar la reproducción y la experimentación. A medida que aumenta la complejidad de sus tareas, ingresar secuencias largas de comandos en la Ventana de Comando se vuelve poco práctico.
- Un ejemplo de modelado
- El historial de comando
- Crear archivos de script
- Ejecutando scripts
- Comentarios y celdas de código
- Publicación de scripts
Trabajando con archivos de datos
Objetivo: traer datos a MATLAB desde archivos formateados. Debido a que los datos importados pueden ser de una amplia variedad de tipos y formatos, se hace hincapié en trabajar con matrices de celdas y formatos de fecha.
- Importar datos
- Tipos de datos mixtos
- Matrices de celdas
- Conversiones entre numerales, cadenas y celdas
- Exportar datos
Múltiples parcelas de vectores
Objetivo: crear gráficos vectoriales más complejos, como gráficos múltiples, y usar técnicas de manipulación de colores y cadenas para producir representaciones visuales de datos llamativas.
- Estructura de gráficos
- Múltiples figuras, ejes y tramas
- Trazando ecuaciones
- Usando color
- Personalizar parcelas
Lógica y control de flujo
Objetivo: usar operaciones lógicas, variables y técnicas de indexación para crear código flexible que pueda tomar decisiones y adaptarse a diferentes situaciones. Explore otras construcciones de programación para repetir secciones de código y construcciones que permitan la interacción con el usuario.
- Operaciones lógicas y variables
- Indexación lógica
- Construcciones de programación
- Control de flujo
- Bucles
Matriz y visualización de imágenes
Objetivo: visualizar imágenes y datos de matriz en dos o tres dimensiones. Explore la diferencia al mostrar imágenes y visualizar datos matriciales usando imágenes.
- Interpolación dispersa utilizando datos vectoriales y matriciales
- Visualización de matriz tridimensional
- Visualización de matriz 2-D
- Imágenes indexadas y mapas de colores
- Imágenes de color verdadero
Parte 3
Análisis de los datos
Objetivo: realizar tareas típicas de análisis de datos en MATLAB, incluido el desarrollo y ajuste de modelos teóricos a datos de la vida real. Esto conduce naturalmente a una de las características más poderosas de MATLAB: resolver sistemas lineales de ecuaciones con un solo comando.
- Tratando con datos faltantes
- Correlación
- Suavizado
- Análisis espectral y FFT
- Resolviendo sistemas lineales de ecuaciones
Funciones de escritura
Objetivo: Aumentar la automatización encapsulando tareas modulares como funciones definidas por el usuario. Comprenda cómo MATLAB resuelve las referencias a archivos y variables.
- ¿Por qué funciona?
- Creando funciones
- Agregar comentarios
- Subfunciones de llamadas
- Espacios de trabajo
- Subfunciones
- Camino y precedencia
Tipos de datos
Objetivo: explorar los tipos de datos, centrarse en la sintaxis para crear variables y acceder a los elementos de la matriz, y discutir los métodos para la conversión entre los tipos de datos. Los tipos de datos difieren en el tipo de datos que pueden contener y la forma en que se organizan los datos.
- Tipos de datos MATLAB
- Enteros
- Estructuras
- Conversión de tipos
Archivo de E / S
Objetivo: explorar las funciones de importación y exportación de datos de bajo nivel en MATLAB que permiten un control preciso sobre el texto y la E / S de archivos binarios. Estas funciones incluyen textscan, que proporciona un control preciso de la lectura de archivos de texto.
- Apertura y cierre de archivos
- Leer y escribir archivos de texto
- Leer y escribir archivos binarios
Tenga en cuenta que la entrega real puede estar sujeta a discrepancias menores del esquema anterior sin notificación previa.
Parte 4
Descripción general de la caja de herramientas financieras de MATLAB
Objetivo: aprender a aplicar las diversas funciones incluidas en MATLAB Financial Toolbox para realizar análisis cuantitativos para la industria financiera. Obtenga el conocimiento y la práctica necesarios para desarrollar eficientemente aplicaciones del mundo real que involucren datos financieros.
- Asignación de activos y optimización de la cartera
- Análisis de riesgo y rendimiento de la inversión
- Análisis de ingresos fijos y precios de opciones
- Análisis de series temporales financieras
- Regresión y estimación con datos perdidos
- Indicadores técnicos y tablas financieras
- Simulación Monte Carlo de modelos SDE
Asignación de activos y optimización de la cartera
Objetivo: realizar asignación de capital, asignación de activos y evaluación de riesgos.
- Estimar el rendimiento de los activos y los momentos de devolución totales a partir de los datos de precio o rendimiento
- Cálculo de estadísticas a nivel de cartera, como media, varianza, valor en riesgo (VaR) y valor condicional en riesgo (CVaR)
- Realización de análisis y optimización de cartera de media-varianza restringida
- Examinar la evolución temporal de asignaciones de cartera eficientes
- Realización de asignación de capital
- Contabilización de la facturación y los costos de transacción en problemas de optimización de la cartera
Análisis de riesgo y rendimiento de la inversión
Objetivo: Definir y resolver problemas de optimización de cartera.
- Especificar un nombre de cartera, el número de activos en un universo de activos e identificadores de activos.
- Definición de una asignación de cartera inicial.
Análisis de ingresos fijos y precios de opciones
Objetivo: realizar un análisis de ingresos fijos y fijación de precios de opciones.
- Analizando el flujo de caja
- Realizar análisis de seguridad de ingresos fijos conforme a SIA
- Realización de precios de opción Black-Scholes, Black y binomial básicos
Parte 5
Análisis de series temporales financieras
Objetivo: analizar datos de series de tiempo en los mercados financieros.
- Realizar datos matemáticos
- Transformando y analizando datos
- Análisis técnico
- Gráficos y gráficos
Regresión y estimación con datos perdidos
Objetivo: realizar una regresión normal multivariante con o sin datos faltantes.
- Realizando regresiones comunes
- Estimación de la función de verosimilitud de log y errores estándar para la prueba de hipótesis
- Completar los cálculos cuando faltan datos
Indicadores técnicos y tablas financieras
Objetivo: Practicar el uso de métricas de rendimiento y trazados especializados.
- Promedios móviles
- Osciladores, estocásticos, índices e indicadores
- Descenso máximo y reducción máxima esperada
- Gráficos, que incluyen bandas de Bollinger, diagramas de velas y promedios móviles
Simulación 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
Objetivos: Resumir lo que hemos aprendido
- Un resumen del curso
- Otros próximos cursos sobre MATLAB
Nota: el contenido real entregado puede diferir del esquema como resultado de los requisitos del cliente y el tiempo dedicado a cada tema.
Requerimientos
- Concepto básico de conocimiento matemático a nivel de pregrado, como álgebra lineal, teoría de probabilidad y estadística, así como también matriz
- Operaciones básicas de la computadora
- Preferiblemente, el concepto básico de otro lenguaje de programación de alto nivel, como C, PASCAL, FORTRAN o BASIC, pero no es esencial
35 horas
Testimonios (3)
El interés del instructor en nuestro panel de control para dar sugerencias.
ELLEN CAROLINE SANTOS RIBEIRO - Aché Laboratório Farmacêuticos S.a
Curso - FinOps
Traducción Automática
Servicio personalizado y orientado a mis necesidades
ANN - New Vitality Clinic
Curso - GnuCash for Business Accounting
Traducción Automática
The pricing strategies. Need to have more real case examples on the strategies and the pricing methods.
