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Programa del Curso
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
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
Requerimientos
- Familiaridad con el álgebra lineal (es decir, operaciones de matriz)
- Familiaridad con las estadísticas básicas
- Comprensión de los principios financieros
- Comprensión de los fundamentos de MATLAB
Opciones de cursos
- Si desea tomar este curso, pero le falta experiencia en MATLAB (o necesita una actualización), este curso puede combinarse con un curso para principiantes y proporcionarse como: Fundamentos de MATLAB + MATLAB for Finance.
- Si desea ajustar los temas tratados en este curso (por ejemplo, eliminar, acortar o alargar la cobertura de ciertas funciones), contáctenos para organizarlo.
14 horas
Testimonios (1)
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