Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengenalan Tentang MATLAB Financial Toolbox
Tujuan: Belajar mengaplikasikan berbagai fitur yang dimasukkan dalam MATLAB Financial Toolbox untuk melakukan analisis kuantitatif untuk industri keuangan. Dapatkan pengetahuan dan praktik yang dibutuhkan untuk dengan efisien mengembangkan aplikasi dunia nyata yang melibatkan data keuangan.
- Alokasi Aset dan Optimasi Portofolio
- Analisis Risiko dan Kinerja Investasi
- Analisis Fixed-Income dan Penilaian Opsi
- Analisis Deret Waktu Keuangan
- Regresi dan Perkiraan dengan Data Hilang
- Indikator Teknis dan Grafik Keuangan
- Simulasi Monte Carlo Model SDE
Alokasi Aset dan Optimasi Portofolio
Tujuan: melakukan alokasi modal, alokasi aset, dan penilaian risiko.
- Menghitung momen return aset dan total return dari data harga atau return
- Menghitung statistik tingkat portofolio, seperti rata-rata, varians, nilai risiko (VaR), dan nilai risiko kondisional (CVaR)
- Melakukan optimasi portofolio rencana varians yang terikat dan analisis
- Menganalisis evolusi waktu dari alokasi portofolio efisien
- Melakukan alokasi modal
- Memperhitungkan turnover dan biaya transaksi dalam masalah optimasi portofolio
Analisis Risiko dan Kinerja Investasi
Tujuan: mendefinisikan dan menyelesaikan masalah optimasi portofolio.
- Menentukan nama portofolio, jumlah aset dalam univers aset, dan identifikasi aset.
- Mendefinisikan alokasi portofolio awal.
Analisis Fixed-Income dan Penilaian Opsi
Tujuan: melakukan analisis fixed-income dan penilaian opsi.
- Menganalisis aliran kas
- Melakukan analisis keamanan fixed-income yang sesuai SIA
- Melakukan penilaian opsi dasar Black-Scholes, Black, dan binomial
Analisis Deret Waktu Keuangan
Tujuan: menganalisis data deret waktu di pasar keuangan.
- Melakukan matematika data
- Mengubah dan menganalisis data
- Analisis teknis
- Grafik dan visualisasi
Regresi dan Perkiraan dengan Data Hilang
Tujuan: Melakukan regresi normal multivariat dengan atau tanpa data yang hilang.
- Melakukan regresi umum
- Menghitung fungsi log-likelihood dan kesalahan baku untuk pengujian hipotesis
- Melakukan perhitungan ketika data hilang
Indikator Teknis dan Grafik Keuangan
Tujuan: berlatih menggunakan metrik kinerja dan plot khusus.
- Rata-rata bergerak
- Oscilator, stochastik, indeks, dan indikator
- Penarikan maksimum dan penarikan maksimum terduga
- Grafik, termasuk Bollinger bands, plot lilin, dan rata-rata bergerak
Simulasi Monte Carlo Model SDE
Tujuan: membuat simulasi dan mengaplikasikan model SDE
- Brownian Motion (BM)
- Geometric Brownian Motion (GBM)
- Constant Elasticity of Variance (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Kesimpulan
Persyaratan
- Kenalan dengan algebra linear (misalnya, operasi matriks)
- Kenalan dengan statistika dasar
- Pemahaman mengenai prinsip keuangan
- Pemahaman mengenai dasar MATLAB
Opsi Kursus
- Jika Anda ingin mengikuti kursus ini tetapi kurang pengalaman dalam MATLAB (atau membutuhkan penguatan kembali), kursus ini dapat dikombinasikan dengan kursus pemula dan disajikan sebagai: MATLAB Fundamentals + MATLAB for Finance.
- Jika Anda ingin mengubah topik yang dikaji dalam kursus ini (misalnya, menghapus, memendekkan, atau memperpanjang penjelasan fitur tertentu), silakan hubungi kami untuk menata.
14 Jam
Testimoni (2)
Hands on building of the code from scratch.
Igor - Draka Comteq Fibre B.V.
Kursus - Introduction to Image Processing using Matlab
Trainer took the initiative to cover additional content outside our course materials to improve our learning.
