コース概要

パート1

MATLAB の簡単な紹介

目的: MATLAB とは何か、その構成要素、および何ができるかについて概要を説明します。

  • 例: C 対 MATLAB
  • 【4】製品概要
  • MATLAB 応用分野
  • MATLAB で何ができるでしょうか?
  • コース概要

MATLAB ユーザーインターフェイスの操作

目的: MATLAB 統合設計環境とそのユーザー インターフェイスの主な機能を紹介します。コースのテーマの概要を確認します。

  • MATALB インターフェース
  • ファイルからのデータの読み取り
  • 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
  • 統計と最適直線の計算
  • 他のアプリケーションで使用するためにグラフィックをエクスポートする

変数とExpressイオン

目的: 変数内のデータの作成とアクセスに重点を置いて、MATLAB コマンドを入力します。

  • コマンドの入力
  • 変数の作成
  • 助けを求める
  • Access変数の値の変更と変更
  • 文字変数の作成

ベクトルによる分析と可視化

目的: ベクトルを使用して数学的および統計的な計算を実行し、基本的な視覚化を作成します。 MATLAB 構文により、単一のコマンドでデータセット全体の計算がどのように可能になるかをご覧ください。

  • ベクトルを使用した計算
  • ベクトルのプロット
  • 基本的なプロット オプション
  • プロットに注釈を付ける

マトリックスによる分析と視覚化

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。これらのアプリケーションを区別するために、MATLAB 構文の適切な使用法を理解してください。

  • サイズと寸法
  • 行列を使った計算
  • Statistics マトリックスデータ付き
  • 複数の列をプロットする
  • 再形成と線形インデックス作成
  • 多次元配列

パート2

スクリプトによるコマンドの自動化

目的: 再現と実験を容易にするために、MATLAB コマンドをスクリプトに収集します。タスクが複雑になるにつれて、コマンド ウィンドウに長いコマンド シーケンスを入力するのは現実的ではなくなります。

  • モデリングの例
  • 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。インポートされるデータの型や形式はさまざまであるため、セル配列と日付形式の操作に重点が置かれます。

  • データのインポート
  • 混合データ型
  • セルアレイ
  • 数値、文字列、セル間の変換
  • データのエクスポート

複数のベクトルプロット

目的: 複数のプロットなど、より複雑なベクトル プロットを作成し、色や文字列操作手法を使用して、目を引くデータの視覚的表現を作成します。

  • グラフィック構造
  • 複数の図、軸、プロット
  • 方程式をプロットする
  • 色の使用
  • プロットのカスタマイズ

ロジックとフロー制御

目的: 論理演算、変数、インデックス付け手法を使用して、意思決定を行い、さまざまな状況に適応できる柔軟なコードを作成します。コードのセクションを繰り返すための他のプログラミング構造や、ユーザーとの対話を可能にする構造を調べてください。

  • 論理演算と変数
  • 論理インデックス作成
  • Programming 構成要素
  • フロー制御
  • ループ

Matrix と画像の可視化

目的: 画像と行列データを 2 次元または 3 次元で視覚化します。画像の表示と画像を使用した行列データの視覚化の違いを調べてください。

  • ベクトルおよび行列データを使用した散乱補間
  • 3D マトリックスの視覚化
  • 2D マトリックスの視覚化
  • インデックス付きの画像とカラーマップ
  • トゥルーカラー画像

パート 3

Data Analysis

目的: 理論モデルの開発と実際のデータへの適合など、MATLAB の典型的なデータ分析タスクを実行します。これは当然、MATLAB の最も強力な機能の 1 つである、1 つのコマンドで線形方程式系を解くことにつながります。

  • 欠損データへの対処
  • 相関
  • スムージング
  • スペクトル分析とFFT
  • 線形連立方程式を解く

関数の書き込み

目的: モジュール化されたタスクをユーザー定義関数としてカプセル化することで自動化を強化します。 MATLAB がファイルと変数への参照をどのように解決するかを理解します。

  • なぜ関数があるのか?
  • 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
  • サブ機能
  • パスと優先順位

データ型

目的: 変数の作成と配列要素へのアクセスの構文に焦点を当ててデータ型を調査し、データ型間の変換方法について説明します。データ型は、含まれるデータの種類とデータの編成方法が異なります。

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

ファイルI/O

目的: テキストおよびバイナリ ファイル I/O を正確に制御できる、MATLAB の低レベル データのインポートおよびエクスポート関数を検討します。これらの関数には、テキスト ファイルの読み取りを正確に制御する textscan が含まれます。

  • 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

実際にお届けするものは、予告なく上記概要と若干の差異が生じる場合がございますので、あらかじめご了承ください。

パート 4

MATLAB 財務ツールボックスの概要

目的: MATLAB Financial Toolbox に含まれるさまざまな機能を適用して、金融業界の定量分析を実行する方法を学びます。金融データを含む現実世界のアプリケーションを効率的に開発するために必要な知識と実践を習得します。

  • 資産配分とポートフォリオの最適化
  • リスク分析とInvestmentパフォーマンス
  • 債券分析とオプション価格設定
  • 財務時系列分析
  • 欠損データを使用した回帰と推定
  • テクニカル指標と財務チャート
  • 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の最適化

目的: 資本配分、資産配分、およびリスク評価を実行します。

  • 価格または収益データからの資産収益率と総収益率の推定
  • 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レベルの統計の計算
  • 制約付き平均分散ポートフォリオの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変化を調べる
  • 資本配分の実行
  • ポートフォリオ最適化問題における売上高と取引コストの考慮

リスク分析とInvestment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て解決します。

  • ポートフォリオ名、資産ユニバース内の資産の数、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。

債券分析とオプション価格設定

目的: 債券分析とオプション価格設定を実行します。

  • キャッシュフローの分析
  • SIA準拠の債券証券分析の実行
  • 基本的なブラックショールズ法、ブラック法、および二項オプション価格設定の実行

パート5

財務時系列分析

目的: 金融市場の時系列データを分析します。

  • データ計算の実行
  • データの変換と分析
  • テクニカル分析
  • チャートとグラフィックス

欠損データを使用した回帰と推定

目的: 欠損データの有無にかかわらず、多変量正規回帰を実行します。

  • 一般的な回帰の実行
  • 仮説検定のための対数尤度関数と標準誤差の推定
  • データが欠落している場合の計算の完了

テクニカル指標と財務チャート

目的: パフォーマンス メトリックと特殊なプロットの使用を練習します。

  • 移動平均
  • オシレーター、ストキャスティクス、インデックス、インジケーター
  • 最大ドローダウンと予想される最大ドローダウン
  • ボリンジャーバンド、ローソク足プロット、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 モデルを適用する

  • ブラウン運動 (BM)
  • 幾何ブラウン運動 (GBM)
  • 定分散弾性 (CEV)
  • コックス・インガソール・ロス (CIR)
  • ハル・ホワイト/ヴァシチェック (HWV)
  • ヘストン

結論

目的: 学んだことを要約する

  • コースの概要
  • MATLAB のその他の今後のコース

注:実際に提供されるコンテンツは、顧客の要件や各トピックに費やした時間の結果、概要と異なる場合があります。

要求

  • 線形代数、確率論、統計学、行列などの学部レベルの数学知識の基本的な概念
  • 基本的なコンピュータ操作
  • C言語、PASCAL、FORTRAN、BASICなど、高水準のプログラミング言語の基本概念を持っていることが望ましいが、必須ではない
  35 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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