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Temario del curso
Parte I – Fundamentos de Matlab
Conceptos básicos de Matlab
- Interfaz de usuario de Matlab
- Variables y sentencias de asignación
- Objetos de datos básicos: Vector, Matriz, Tabla
- Manipulación básica de datos
- Objetos de caracteres y cadenas
- Expresiones relacionales
- Funciones numéricas integradas
- Importación y exportación de datos
- Visualización de datos, opciones gráficas, anotaciones y personalización de gráficos
Programación en Matlab
- Automatización de comandos mediante scripts
- Lógica y control de flujo: if, if-else, switch, condicionales anidados
- Sentencias de bucle y código vectorizado
- Escritura de funciones
Trabajo con datos financieros
- Objetos de datos: Celdas, Estructuras, Tablas y series temporales
- Manipulación de fechas y horas
- Conversión entre diferentes tipos de datos y operaciones con ellos
- Modificación de tablas y operaciones sobre tablas
- Filtrado de datos, indexación, indexación lógica y categorías
- Preparación de datos:
- Gestión de datos faltantes
- Limpieza de datos y manejo de observaciones inusuales
- Transformaciones de datos
- Funciones estadísticas
Parte II – Aplicaciones Financieras
Visión general de los accesorios (toolboxes) de Matlab relevantes para el análisis financiero
- Financial Toolbox
- Financial Instruments Toolbox
- Trading Toolbox
- Risk Management Toolbox
- Econometrics Toolbox
- Optimization Toolbox
- Statistics Toolbox
Fundamentos de modelado financiero
- Variabilidad aleatoria, distribuciones de probabilidad y procesos aleatorios
- Ajuste de distribuciones
- Regresión lineal
- Modelado mediante simulación – Simulación de Monte Carlo
- Modelado de optimización
- Optimización bajo incertidumbre
Regresión y volatilidad
- Regresión lineal
- Regresiones espurias
- No estacionariedad
- Cointegración
- Modelos de volatilidad condicional ARCH y GARCH
Teoría de carteras y asignación de activos
- Modelo de descuento de dividendos
- Teoría moderna de carteras
Modelos de precios de activos
- CAPM
Gestión del riesgo de mercado
- VAR (Valor en Riesgo) mediante simulación histórica
- VAR mediante simulación de Monte Carlo
- VAR y análisis de componentes principales (PCA)
Métodos de optimización
- Optimización convexa
- Programación lineal
- Programación dinámica
- Optimización no convexa
Requerimientos
Se recomienda contar con conocimientos avanzados de matemáticas o economía, o bien experiencia relevante en el ámbito laboral para este material.
21 Horas
Testimonios (2)
Que conocí temas que no sabía
Ernesto Alonso Ocana Valenzuela - Instituto Tecnologico Superior de Comalcalco
Curso - Introduction to Image Processing using Matlab
Muchos ejercicios útiles, bien explicados
Helene Meadows - European Investment Bank
Curso - MATLAB Programming
Traducción Automática