Programa do Curso
Parte I – Fundamentos do Matlab
Noções básicas de Matlab
- Interface de usuário do Matlab
- Declarações de variáveis e atribuições
- Objetos de dados básicos: Vetor, Matrix, Tabela
- Manipulação básica de dados
- Objetos Character e Strings
- Expressões relacionais
- Funções numéricas integradas
- Importação/Exportação de Dados
- Visualização de dados, opções de gráficos, anotações, personalização de gráficos
Matlab Programming
- Automatizando comandos com scripts
- Lógica e controle de fluxo - if, if-else, switch, ifs aninhados
- Instruções de loop e código vetorizado
- Funções de escrita
Trabalhando com dados financeiros
- Objetos de dados – matrizes de células, estruturas, tabelas, séries temporais
- Trabalhando com datas e horas
- Conversão entre diferentes tipos de dados, operações de dados
- Modificando tabelas, operações de tabela
- Filtragem de dados, Indexação, Indexação lógica, Categorias
- Preparação de dados:
- Lidando com dados ausentes
- Limpeza de dados, observações incomuns
- Transformações de dados
- Funções estatísticas
Parte II – Aplicações Financeiras
Visão geral das caixas de ferramentas Matlab relevantes para análise financeira
- Caixa de ferramentas financeiras
- Caixa de ferramentas para instrumentos financeiros
- Caixa de ferramentas de negociação
- Risco Management Caixa de ferramentas
- Caixa de ferramentas de econometria
- Caixa de ferramentas de otimização
- Statistics Caixa de ferramentas
Noções básicas de modelagem financeira
- Variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, processos aleatórios
- Montagem de distribuição
- Regressão linear
- Modelagem de simulação – Simulação de Monte Carlo
- Modelagem de otimização
- Otimização sob incerteza
Regressão e volatilidade
- Regressão linear
- Regressão espúria
- Não estacionariedade
- Cointegração
- Modelos de volatilidade condicional ARCH, GARCH
Teoria do portfólio e alocação de ativos
- Modelo de desconto de dividendos
- Teoria moderna do portfólio
Modelos de precificação de ativos
- CAPM
Gestão de risco de mercado
- VAR pela simulação histórica
- VAR por simulação de Monte Carlo
- VAR e PCA
Métodos de otimização
- Otimização convexa
- Linear Programming
- Dinâmico Programming
- Otimização não convexa
Requisitos
Matemática ou economia de nível A, ou experiência relevante no local de trabalho, são aconselháveis para este material
Declaração de Clientes (8)
O conteúdo, porque o achei muito interessante e penso que me ajudaria no meu último ano na Universidade.
Krishan - NBrown Group
Curso - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Machine Translated
very tailored to needs
Yashan Wang
Curso - Data Mining with R
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in
Mohamed Salama
Curso - Data Mining & Machine Learning with R
Good real world examples, reviews of existing reports
Ronald Parrish
Curso - Data Visualization
Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra
Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Curso - Data Science for Big Data Analytics
I learned a lot - not only in theoretical knowledge but I also applied that knowledge during the training and therefore I really understood what process mining is and how it works. Thanks a lot!
Julia Dörre - Techniker Krankenkasse
Curso - Process Mining
how the trainor shows his knowledge in the subject he's teachign
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Curso - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Agora sinto-me mais confiante com a programação. Nunca o tinha feito antes, mas agora percebo que não é uma ciência espacial e que o posso fazer quando necessário.
Anna - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Machine Translated