Course Outline

Overzicht van de MATLAB Financiële Toolbox

Doel: Leer de verschillende functies van de MATLAB Financial Toolbox toepassen om kwantitatieve analyses uit te voeren voor de financiële sector. Verkrijg de kennis en praktijk die nodig is om op efficiënte wijze real-world applicaties met financiële gegevens te ontwikkelen.

  • Assetallocatie en portefeuilleoptimalisatie
  • Risicoanalyse en Investment prestaties
  • Vastrentende analyse en optieprijzen
  • Financiële tijdreeksanalyse
  • Regressie en schatting met ontbrekende gegevens
  • Technische indicatoren en financiële grafieken
  • Monte Carlo-simulatie van SDE-modellen

Assetallocatie en portefeuilleoptimalisatie

Doel: kapitaalallocatie, assetallocatie en risicobeoordeling uitvoeren.

  • Het schatten van het activarendement en de totale retourmomenten op basis van prijs- of retourgegevens
  • Statistieken op portefeuilleniveau berekenen, zoals gemiddelde, variantie, Value at Risk (VaR) en voorwaardelijke Value at Risk (CVaR)
  • Het uitvoeren van portfolio-optimalisatie en -analyse met beperkte gemiddelde variantie
  • Onderzoek naar de tijdsevolutie van efficiënte portefeuilleallocaties
  • Het uitvoeren van kapitaalallocatie
  • Verantwoording van omzet- en transactiekosten bij portfolio-optimalisatieproblemen

Risicoanalyse en Investment prestaties

Doel: Het definiëren en oplossen van problemen met portfolio-optimalisatie.

  • Het opgeven van een portefeuillenaam, het aantal activa in een activauniversum en activa-ID's.
  • Het definiëren van een initiële portefeuilleallocatie.

Vastrentende analyse en optieprijzen

Doel: Vastrentende analyses en optieprijzen uitvoeren.

  • Analyseren van de cashflow
  • Uitvoeren van SIA-conforme beveiligingsanalyses van vastrentende waarden
  • Het uitvoeren van basis Black-Scholes-, Black- en binomiale optieprijzen

Financiële tijdreeksanalyse

Doel: tijdreeksgegevens op financiële markten analyseren.

  • Gegevenswiskunde uitvoeren
  • Gegevens transformeren en analyseren
  • Technische Analyse
  • Grafieken en afbeeldingen

Regressie en schatting met ontbrekende gegevens

Doelstelling: Voer multivariate normale regressie uit met of zonder ontbrekende gegevens.

  • Gemeenschappelijke regressies uitvoeren
  • Schatten van de log-waarschijnlijkheidsfunctie en standaardfouten voor het testen van hypothesen
  • Berekeningen voltooien wanneer gegevens ontbreken

Technische indicatoren en financiële grafieken

Doel: Oefenen met het gebruik van prestatiestatistieken en gespecialiseerde plots.

  • voortschrijdende gemiddelden
  • Oscillatoren, stochastiek, indexen en indicatoren
  • Maximale opname en verwachte maximale opname
  • Grafieken, waaronder Bollinger-banden, kandelaarplots en voortschrijdende gemiddelden

Monte Carlo-simulatie van SDE-modellen

Doel: Simulaties maken en SDE-modellen toepassen

  • Brownse beweging (BM)
  • Geometrische Brownse beweging (GBM)
  • Constante variantie-elasticiteit (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Romp-wit/Vasicek (HWV)
  • Heston

Conclusie

Requirements

  • Bekendheid met lineaire algebra (matrixbewerkingen)
  • Kennis van basisstatistieken
  • Inzicht in financiële principes
  • Inzicht in MATLAB grondbeginselen

Cursus opties

  • Als je deze cursus wilt volgen, maar geen ervaring hebt met MATLAB (of een opfriscursus nodig hebt), kan deze cursus gecombineerd worden met een beginnerscursus en gegeven worden als: MATLAB Fundamentals + MATLAB voor Finance.
  • Als u de onderwerpen die in deze cursus worden behandeld wilt aanpassen (bijvoorbeeld de dekking van bepaalde functies verwijderen, inkorten of verlengen), neem dan contact met ons op om dit te regelen.
  14 Hours
 

Getuigenissen (1)

Related Courses

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 Hours

Related Categories