金融工程Matlab培训.doc

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1、金融工程Matlab培训课程培训目的:使学员掌握使用matlab进行金融工程相关编程技能。资深matlab讲师使你能在较短的时间学会和加深世界上最优秀数值计算软件的使用,增强你学习和研究的能力。培训前言:金融市场从来都是资本与智慧的竞技场,自从布莱克与斯科尔斯在20世纪70年代提出了期权定价公式起,数学方法开始在金融领域得到广泛的应用。随着金融品种多样化、交易的全球化使得金融市场信息技术急速增长,定性分析已经无法处理如巨大的数据。以数学与计算机相结合的金融工程技术迅速发展。无论是过去的长期资本管理公司(Long-Term Capital Management)、还是现在的文艺复兴科技(Rena

2、issance Institutional Equities Fund)无不是金融工程技术力量的体现。CDS、CDO引发的金融危机印证了金融工程面临技术更新,但其以数学与计算机相结合基础不会改变。近几年,国金融机构已经将金融工程作为战略发展之一,金融工程在中国正处于起飞阶段。金融工程需要数值计算工具,Matlab强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融工程提供了有效武器”。目前,Matlab在世界各大金融机构得到了广泛应用,例如使用matlab金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等等。课程简介本课程根据功能模块划分,主要容包括:Matlab基本介绍、数据处理、绘图详解、优

3、化计算、统计分析、遗传算法、投资组合、期权定价等,是综合性较强,并与实际结合紧密的课程。在每个知识点中都有具体的实例做练习,可以让学员真正掌握每个功能的特点和具体应用。讲师介绍:资深matlab讲师,10年matlab编程经验,金融工程师(产品设计),编著书籍运筹学与最优化MATLAB编程金融数量分析:基于MATLAB编程等图书, 联系方法:ariszhenggmail.; 技术blog: .ariszheng.课程容:Matlab基本介绍(第一天,上午)(3小时讲课)l 发展历程和影响l 基本操作 操作界面 Help帮助查询 系统命令与基本运算符号l 矩阵计算 矩阵基本操作(创建矩阵变量、矩

4、阵行列信息、矩阵元素更新) 矩阵基本计算(四则运算、行列式计算、求逆运算、矩阵特征值计算) 矩阵变化技巧(repmat,reshap联合使用)l 多项式运算 多项式表达方式 多项式求解(root) 多项式乘法(卷积)l 微积分计算 数值积分计算 数值微分运算l M函数编程 函数名称与结构 循环控制语句简介 函数调试技巧实例练习与讲解Matlab绘图详解(第一天,下午)(3小时讲课)l 二维图形 简易函数绘图 直方图 罗盘图 双坐标轴图 雷达图l 三维图形 三维线条图 网格图 三维曲面l 特殊图形 动态图形 Heatmap图形实例练习与讲解Matlab优化计算(第二天,上午)(3小时讲课)l 优

5、化基本概念与理论 基本概念 线性最优化: 非线性最优化:l 线性规划 线性规划的模型结构 linprog函数l 无约束优化 无约束优化模型结构 fminsearch函数 fminunc函数 含参数优化问题l 约束优化算法 约束优化模型结构 Fmincon函数 含参数的优化问题l 求解方程组 方程组模型结构 fsolve函数 含函数方程组求解l 优化工具箱参数设置 优化工具箱参数说明 优化工具箱参数设置方法 参数设置实例演示实例练习与讲解Matlab统计分析(第二天,下午)(3小时讲课)l 随机数生成 服从各个分布随机数生成 布朗运动 简单的蒙特卡洛模拟l 数据拟合 多项式等 指数方程拟合 给定

6、模型l 数据插值 Neares:最近邻点插值法 Spline:样条插值 多项式插值 (美国利率期限结构使用)实例练习与讲解Matlab数据处理(第三天,上午)(3小时讲课)l Matlab与E*cel数据交换 *lsread *lswrite *lsinfo e*linkl Matlab与te*t 数据交换l Matlab与SQL数据交换 基本SQL语言 SQLQuery使用入门l Matlab提取财经数据l Matlab获取实时交易数据实例练习与讲解投资组合计算分析(第三天,下午)(3小时讲课)l 投资组合分析 Var值计算(组合,边界) Sharp比率计算 Beta、alpha计算 信息比

7、例、跟踪误差计算l 投资组合优化 马柯维茨(Markowitz)模型 带约束的马柯维茨(Markowitz)模型 投资组合多目标优化(PE,PB,收益、风险、流动性)实例练习与讲解Matlab期权计算(第四天,上午)(3小时讲课)l 期权定价概率与理论l 期权定价编程 BS期权定价 二叉树等l 期权Greeks计算 Beta计算 Gamma计算 Rho计算l 期权分析计算 隐含收益率 收益分析 期权组合实例练习与讲解四个实例讲解(第四天,下午)(3小时讲课+1小时交互)l 积极指数化技术的实现l 移动平均Hurst指数计算l KMV模型方程组的求解l BS公式隐含波动率计算附录:实例样图Heatmap:二维布朗运动带约束的有效前沿面Hurst指数计算

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