Programa do Curso

Parte 1

Uma breve introdução a MATLAB

Objetivos: Oferecer uma visão geral do que é MATLAB, em que consiste e o que pode fazer por você

  • Um exemplo: C vs.
  • MATLAB Visão geral do produto
  • MATLAB Campos de Aplicação
  • O que MATLAB pode fazer por você?
  • O esboço do curso

Trabalhando com a MATLAB Interface do usuário

Objetivo: Obter uma introdução aos principais recursos do ambiente de design integrado MATLAB e suas interfaces de usuário. Obtenha uma visão geral dos temas do curso.

  • Interface MATALB
  • Lendo dados do arquivo
  • Salvando e carregando variáveis
  • Plotando dados
  • Personalizando gráficos
  • Cálculo de estatísticas e linha de melhor ajuste
  • Exportando gráficos para uso em outros aplicativos

Variáveis e Expressíons

Objetivo: Digitar comandos MATLAB, com ênfase na criação e acesso de dados em variáveis.

  • Inserindo comandos
  • Criando variáveis
  • Conseguindo ajuda
  • Accessing e modificação de valores em variáveis
  • Criando variáveis de caracteres

Análise e Visualização com Vetores

Objetivo: Realizar cálculos matemáticos e estatísticos com vetores e criar visualizações básicas. Veja como a sintaxe MATLAB permite cálculos em conjuntos de dados inteiros com um único comando.

  • Cálculos com vetores
  • Traçando vetores
  • Opções básicas de plotagem
  • Anotando gráficos

Análise e Visualização com Matrizes

Objetivo: Utilizar matrizes como objetos matemáticos ou como coleções de dados (vetoriais). Entenda o uso apropriado da sintaxe MATLAB para distinguir entre esses aplicativos.

  • Tamanho e dimensionalidade
  • Cálculos com matrizes
  • Statistics com dados matriciais
  • Plotando múltiplas colunas
  • Remodelagem e indexação linear
  • Matrizes multidimensionais

Parte 2

Automatizando Comandos com Scripts

Objetivo: Coletar MATLAB comandos em scripts para facilitar a reprodução e experimentação. À medida que a complexidade das suas tarefas aumenta, inserir longas sequências de comandos na Janela de Comando torna-se impraticável.

  • Um exemplo de modelagem
  • A história do comando
  • Criando arquivos de script
  • Executando scripts
  • Comentários e células de código
  • Publicação de scripts

Trabalhando com arquivos de dados

Objetivo: Trazer dados para MATLAB de arquivos formatados. Como os dados importados podem ser de uma ampla variedade de tipos e formatos, é dada ênfase ao trabalho com matrizes de células e formatos de data.

  • Importando dados
  • Tipos de dados mistos
  • Matrizes de células
  • Conversões entre números, strings e células
  • Exportando dados

Vários gráficos vetoriais

Objetivo: Criar gráficos vetoriais mais complexos, como gráficos múltiplos, e usar técnicas de manipulação de cores e strings para produzir representações visuais de dados atraentes.

  • Estrutura gráfica
  • Múltiplas figuras, eixos e gráficos
  • Traçando equações
  • Usando cor
  • Personalizando gráficos

Lógica e Controle de Fluxo

Objetivo: Utilizar operações lógicas, variáveis e técnicas de indexação para criar código flexível que possa tomar decisões e se adaptar a diferentes situações. Explore outras construções de programação para repetir seções de código e construções que permitem a interação com o usuário.

  • Operações lógicas e variáveis
  • Indexação lógica
  • Programming construções
  • Controle de fluxo
  • rotações

Matrix e visualização de imagens

Objetivo: Visualizar imagens e dados matriciais em duas ou três dimensões. Explore a diferença na exibição de imagens e na visualização de dados de matriz usando imagens.

  • Interpolação dispersa usando dados vetoriais e matriciais
  • Visualização de matriz 3D
  • Visualização de matriz 2-D
  • Imagens indexadas e mapas de cores
  • Imagens em cores reais

Parte 3

Data Analysis

Objetivo: Realizar tarefas típicas de análise de dados em MATLAB, incluindo desenvolver e ajustar modelos teóricos a dados da vida real. Isto leva naturalmente a um dos recursos mais poderosos de MATLAB: resolver sistemas lineares de equações com um único comando.

  • Lidando com dados ausentes
  • Correlação
  • Suavização
  • Análise espectral e FFTs
  • Resolvendo sistemas lineares de equações

Funções de escrita

Objetivo: Aumentar a automação encapsulando tarefas modulares como funções definidas pelo usuário. Entenda como MATLAB resolve referências a arquivos e variáveis.

  • Por que funções?
  • Criando funções
  • Adicionando comentários
  • Chamando subfunções
  • Espaços de trabalho
  • Subfunções
  • Caminho e precedência

Tipos de dados

Objetivo: Explorar tipos de dados, com foco na sintaxe para criação de variáveis e acesso a elementos de array, e discutir métodos para conversão entre tipos de dados. Os tipos de dados diferem no tipo de dados que podem conter e na forma como os dados são organizados.

  • MATLAB tipos de dados
  • Inteiros
  • Estruturas
  • Convertendo tipos

E/S de arquivo

Objetivo: Explorar as funções de importação e exportação de dados de baixo nível em MATLAB que permitem controle preciso sobre E/S de texto e arquivos binários. Essas funções incluem textscan, que fornece controle preciso da leitura de arquivos de texto.

  • Abrindo e fechando arquivos
  • Lendo e escrevendo arquivos de texto
  • Lendo e gravando arquivos binários

Observe que a entrega real pode estar sujeita a pequenas discrepâncias em relação ao esboço acima, sem notificação prévia.

Parte 4

Visão geral da MATLAB caixa de ferramentas financeiras

Objetivo: Aprenda a aplicar os vários recursos incluídos na MATLAB Caixa de ferramentas financeiras para realizar análises quantitativas para o setor financeiro. Obtenha o conhecimento e a prática necessários para desenvolver com eficiência aplicações do mundo real que envolvem dados financeiros.

  • Alocação de ativos e otimização de portfólio
  • Análise de Risco e Investment Desempenho
  • Análise de renda fixa e preços de opções
  • Análise de Série Temporal Financeira
  • Regressão e estimativa com dados ausentes
  • Indicadores Técnicos e Gráficos Financeiros
  • Simulação Monte Carlo de Modelos SDE

Alocação de ativos e otimização de portfólio

Objetivo: realizar alocação de capital, alocação de ativos e avaliação de riscos.

  • Estimando o retorno de ativos e os momentos de retorno total a partir de dados de preço ou retorno
  • Computação de estatísticas em nível de portfólio, como média, variância, valor em risco (VaR) e valor em risco condicional (CVaR)
  • Execução de otimização e análise de portfólio de média-variância restrita
  • Examinando a evolução temporal de alocações eficientes de portfólio
  • Realizando a alocação de capital
  • Contabilização de rotatividade e custos de transação em problemas de otimização de portfólio

Análise de Risco e Investment Desempenho

Objetivo: Definir e resolver problemas de otimização de portfólio.

  • Especificar um nome de portfólio, o número de ativos em um universo de ativos e identificadores de ativos.
  • Definir uma alocação inicial de portfólio.

Análise de renda fixa e preços de opções

Objetivo: Realizar análises de renda fixa e precificação de opções.

  • Analisando o fluxo de caixa
  • Realizando análise de títulos de renda fixa em conformidade com SIA
  • Execução de precificação básica de opções Black-Scholes, Black e binomial

Parte 5

Análise de Série Temporal Financeira

Objetivo: analisar dados de séries temporais nos mercados financeiros.

  • Executando matemática de dados
  • Transformando e analisando dados
  • Análise técnica
  • Gráficos e gráficos

Regressão e estimativa com dados ausentes

Objetivo: Realizar regressão normal multivariada com ou sem dados faltantes.

  • Executando regressões comuns
  • Estimativa da função log-verossimilhança e erros padrão para testes de hipóteses
  • Concluindo cálculos quando faltam dados

Indicadores Técnicos e Gráficos Financeiros

Objetivo: Praticar o uso de métricas de desempenho e gráficos especializados.

  • Médias móveis
  • Osciladores, estocásticos, índices e indicadores
  • Rebaixamento máximo e rebaixamento máximo esperado
  • Gráficos, incluindo bandas de Bollinger, gráficos de velas e médias móveis

Simulação Monte Carlo de Modelos SDE

Objetivo: Criar simulações e aplicar modelos SDE

  • Movimento Browniano (BM)
  • Movimento Browniano Geométrico (GBM)
  • Elasticidade de Variância Constante (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Casco-Branco/Vasicek (HWV)
  • Heston

Conclusão

Objetivos: Resumir o que aprendemos

  • Um resumo do curso
  • Outros cursos futuros em MATLAB

Observação: o conteúdo real entregue pode diferir do esboço devido às necessidades do cliente e ao tempo gasto em cada tópico.

Requisitos

  • Conhecimentos básicos de matemática ao nível da licenciatura, tais como álgebra linear, teoria das probabilidades e estatística, bem como matrizes
  • Operações informáticas básicas
  • De preferência, noções básicas de outra linguagem de programação de alto nível, como C, PASCAL, FORTRAN ou BASIC, mas não é essencial
  35 horas
 

Declaração de Clientes (2)

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