MATLAB金融應用培訓班
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入學要求 |
1)對線性代數和計算機基本操作有一定基礎
2)對MATLAB和M語言編程有基本的了解 |
班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號) |
堅持小班授課,為保證培訓效果,增加互動環節,每期人數限3到5人。 |
上課時間和地點 |
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
近開課時間(周末班/連續班/晚班): MATLAB金融應用開課時間:2025年5月19日....--即將開課--...............................(歡迎您垂詢,視教育質量為生命!) |
實驗設備 |
☆資深工程師授課
☆注重質量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
專注高端培訓17年,曙海提供的課程得到本行業的廣泛認可,學員的能力
得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽。
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新優惠 |
◆在讀學生憑學生證,可優惠500元。 |
質量保障 |
1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
MATLAB金融應用培訓班 |
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Matlab金融應用培訓班 |
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第一階段 Matlab基礎 |
課程目標: 掌握Matlab的基本功能與使用方法
1.MathWorks公司和MATLAB產品介紹
2.MATLAB 用戶界面與基本函數
3.編寫腳本文件與控制語句(IF,For)
4. 2D\3D繪圖以及圖像美化
5,M語言編程
實驗:
1.Matlab中矩陣的命名與賦值
2.Matlab與Excel、數據庫交互
3.學生成績統計實現實驗
4.M語言編程實驗
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第二階段 統計計算與優化方法 |
課程目標: 掌握金融統計與優化思路并Matlab進行計算
1.如何獲取數據以及數據整理
2.常用的分布與隨機數、統計回歸與統計檢驗
3.優化問題的分類與求解方法
4.局部優與全局優
實驗操作:
1.從Excel獲取行滬深300及其成本股數據
2.檢驗滬深300數據是否服從正態分布
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第三階段 固定收益分析
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課程目標: 掌握金融統計與優化思路并Matlab進行計算
1.貨幣的時間價值
2.債券的價格與收益率
3.債券久期與凸度計算
4.分級基金定價與分析
實驗操作:
1.如何基于Matlab計算進行住房貸款還款方式的選擇
2.如何使用Matlab構造久期免疫債券組合
3.如何使用Matlab構分級基金A份額定價 |
第四階段 金融模型模擬計算 |
課程目標: 采用情景分析、歷史模擬、隨機模擬的方法對金融模型進行測試與分析
1.如何利用歷史數據進行歷史模擬
2.如何根據模型進行情景分析
3.如何生成隨機價格序列并進行模型測試
實驗操作:
1.使用情景分析方法對商業養老保險進行現金流分析
2.投資組合保險CPPI與TIPP的歷史模型與隨機模型 |
第五階段 衍生品設計與定價 |
課程目標: 了解各種期權設計、并根據條款進行期權定價、分級基金結構分析
1.歐式期權、美式期權、異議期權的結構
2.期權定價的二叉樹模型與BS公式3.復雜期權定價的蒙特卡洛方法
實驗操作:
1.如何使用Matlab進行期權二叉樹模型與BS公式計算
2.如何使用Matlab計算期權隱含波動率
3.如何使用Matlab進行蒙特卡洛方法計算期權價格 |
第六階段 MATLAB在量化投資中的應用 |
課程目的:通過一些具體實際案例讓讀者了解MATLAB在股票、衍生品投資中的具體應用。
MATLAB在量化投資中的具體應用案例簡介
基于MATLAB的簡單均線交易系統
基于MATLAB的常見指標的大盤擇時交易系統
基于MATLB的期現套利
基于MATLAB的股指期貨日內突破交易系統
基于MATLAB的IF、Cu期貨跨期套利(日內高頻)
基于MATLAB的跨市場套利(隔夜低頻)
基于蒙特卡洛模擬的定增基金凈值模擬
基于MATLAB的品種波動性分析
基于MATLAB的交易品種相關性分析
基于MATLAB的行情軟件——MATLAB GUI簡介
基于MATLAB的量化回測平臺——框架、實現、應用
學習MATLAB的一些資源 |
第七階段 MATLAB在量化投資中的應用 |
課程目的:通過實際案例讓學員了解SVM的理論與應用,掌握Libsvm工具箱的具體安裝與使用
支持向量機理論相關
What is SVM?
統計學習理論(Statistical Learning Theory)——SVM的理論基礎
SVM的基本思想
Libsvm中采用的各種SVM模型
支持向量機應用相關
初識SVM分類與回歸
LIBSVM參數介紹
SVM的具體應用案例簡介
LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介紹與使用 |