コース概要

Part 1

MATLABの簡単な紹介

目的: MATLABとは何か、何から構成されているか、何ができるのかを概観します。

  • C vs. MATLABの例
  • MATLAB製品の概要
  • MATLABの応用分野
  • MATLABが提供できるもの
  • コースの概要

MATLABユーザーインターフェースの操作

目的: MATLAB統合設計環境とユーザーインターフェースの主要機能について紹介し、コーステーマの概観を提供します。

  • MATLABインターフェース
  • ファイルからデータの読み込み
  • 変数の保存とロード
  • データのプロット
  • プロットのカスタマイズ
  • 統計値と最適な直線の計算
  • 他のアプリケーションで使用するグラフィックスのエクスポート

変数と式

目的: MATLABコマンドの入力に焦点を当て、変数の作成とアクセスについて学習します。

  • コマンドの入力
  • 変数の作成
  • ヘルプの取得
  • 変数内の値へのアクセスと変更
  • 文字列変数の作成

ベクトルの分析と可視化

目的: ベクトルの数学および統計計算を行い、基本的な可視化を作成します。MATLABの構文が単一コマンドでデータセット全体に計算を適用できる方法を見てみましょう。

  • ベクトルの計算
  • ベクトルのプロット
  • 基本的なプロットオプション
  • プロットの注釈

行列の分析と可視化

目的: 行列を数学的オブジェクトとして、または(ベクトル)データのコレクションとして使用します。これらの応用におけるMATLAB構文の適切な使用について理解します。

  • サイズと次元性
  • 行列の計算
  • 行列データの統計
  • 複数列のプロット
  • 再整形と線形インデックス
  • 多次元配列

Part 2

スクリプトを使用したコマンドの自動化

目的: スクリプトにMATLABコマンドを収集して、再現や実験を容易に行います。タスクの複雑さが増すと、コマンドウィンドウで長いコマンド列を入力するのは非現実的になります。

  • モデリング例
  • コマンド履歴
  • スクリプトファイルの作成
  • スクリプトの実行
  • コメントとコードセル
  • スクリプトの公開

データファイルの操作

目的: フォーマットされたファイルからデータをMATLABに取り込みます。インポートしたデータはさまざまなタイプとフォーマットであるため、セル配列と日付フォーマットの操作について重点が置かれています。

  • データのインポート
  • 混合データ型
  • セル配列
  • 数値、文字列、およびセル間の変換
  • データのエクスポート

複数ベクトルプロット

目的: 複雑なベクトルプロットを作成し、色や文字列操作技術を使用して、視覚的に魅力的なデータ表現を生成します。

  • グラフィックス構造
  • 複数の図、軸、およびプロット
  • 方程式のプロット
  • 色の使用
  • プロットのカスタマイズ

論理とフローコントロール

目的: 論理演算、変数、およびインデックス技術を使用して、柔軟なコードを作成し、異なる状況に適応できるようにします。繰り返しのセクションを処理するための他のプログラミング構造やユーザーとの対話機能を探索します。

  • 論理演算と変数
  • 論理インデックス
  • プログラミング構造
  • フローコントロール
  • ループ

行列と画像の可視化

目的: 2次元または3次元で画像や行列データを可視化します。画像の表示と行列データの可視化における違いについて探求します。

  • ベクトルと行列データを使用した散乱補間
  • 3-D行列の可視化
  • 2-D行列の可視化
  • インデックス画像とカラーマップ
  • 真彩画像

Part 3

データ分析

目的: 実際のデータに理論モデルを当てはめるなど、MATLABで一般的なデータ分析タスクを行います。これは自然とMATLABの最も強力な機能の1つである線形方程式系を単一コマンドで解くことにつながります。

  • 欠損データの処理
  • 相関
  • 平滑化
  • スペクトラル分析とFFT
  • 線形方程式系の解法

関数の作成

目的: ユーザー定義の関数としてモジュール化されたタスクを自動化し、ファイルや変数への参照を解決する方法について理解します。

  • なぜ関数を使用するのか?
  • 関数の作成
  • コメントの追加
  • サブ関数の呼び出し
  • ワークスペース
  • サブ関数
  • パスと優先順位

データ型

目的: データ型を探求し、変数の作成と配列要素へのアクセスに関する構文について学習します。また、データ型間の変換方法についても説明します。データ型は、含めることができるデータの種類やデータが組織化される方法が異なります。

  • MATLABデータ型
  • 整数
  • 構造体
  • 型の変換

ファイル I/O

目的: テキストとバイナリファイルのI/Oを正確に制御できるMATLABの低レベルデータインポートおよびエクスポート関数を探求します。これらの関数には、テキストファイルを読み込むための精密なコントロールを提供するtextscanが含まれています。

  • ファイルの開閉
  • テキストファイルの読み書き
  • バイナリファイルの読み書き

提供される実際の内容は、上記のアウトラインから事前に通知なく些細な相違が生じる場合があります。

Part 4

MATLAB Financial Toolboxの概要

目的: MATLAB Financial Toolboxに含まれるさまざまな機能を使用して、金融業界での定量的分析を行います。実際のアプリケーションを開発するための知識と実践を身につけてください。

  • 資産配分とポートフォリオ最適化
  • リスク分析と投資パフォーマンス
  • 固定金利証券分析とオプション価格決定
  • 金融時系列分析
  • 欠損データがある場合の回帰と推定
  • テクニカル指標と金融チャート
  • SDEモデルのモンテカルロシミュレーション

資産配分とポートフォリオ最適化

目的: 資本配分、資産配分、およびリスク評価を実行します。

  • 価格またはリターンデータから資産リターンと総リターンのモーメントの推定
  • 平均、分散、バリュー・アット・リスク(VaR)、条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)などのポートフォリオ全体の統計値の計算
  • 制約付き平均-分散ポートフォリオ最適化と分析の実行
  • 効率的なポートフォリオ配分の時間的変遷の調査
  • 資本配分の実行
  • 取引コストを考慮したポートフォリオ最適化問題の解決

リスク分析と投資パフォーマンス

目的: ポートフォリオ最適化問題を定義し、解決します。

  • ポートフォリオ名、資産ユニバース内の資産数、および資産識別子の指定
  • 初期ポートフォリオ配分の定義

固定金利証券分析とオプション価格決定

目的: 固定金利証券分析とオプション価格決定を実行します。

  • キャッシュフローの分析
  • SIA準拠の固定金利証券分析の実行
  • 基本的なBlack-Scholes、Black、および二項式オプションプライシングの実行

Part 5

金融時系列分析

目的: 金融市場における時系列データを分析します。

  • データ演算
  • データの変換と分析
  • テクニカル分析
  • チャーティングとグラフィックス

欠損データがある場合の回帰と推定

目的: 欠損データがある場合でも多変量正規回帰を実行します。

  • 一般的な回帰の実行
  • 検定のために対数尤度関数と標準誤差の推定
  • 欠損データがある場合の計算の完了

テクニカル指標と金融チャート

目的: パフォーマンス指標と専門的なプロットを使用する実践を行います。

  • 移動平均
  • オシレーター、ストキャスティクス、指数、および指標
  • 最大ドローダウンと予想最大ドローダウン
  • Bollingerバンド、ろうそく足チャート、移動平均などのチャート

SDEモデルのモンテカルロシミュレーション

目的: シミュレーションを作成し、SDEモデルを適用します。

  • ブラウン運動 (BM)
  • 幾何ブラウン運動 (GBM)
  • 変動率の定数弾性 (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Hull-White/ヴァシチェク (HWV)
  • Heston

結論

目的: 学んだことを要約します。

  • コースの要約
  • MATLABに関する他の予定されているコース

注意: 提供される実際の内容は、顧客の要求や各トピックに費やす時間により、アウトラインから異なる場合があります。

要求

  • 線形代数、確率論と統計学、行列などの大学レベルの数学知識の基本概念
  • 基本的なコンピュータ操作
  • C、PASCAL、FORTRAN、BASICなどの高級プログラミング言語の基本概念が望ましいが、必須ではありません
 35 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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