Programa del Curso
Parte 1
Breve introducción a MATLAB
Objetivos: Ofrecer una visión general de lo que es MATLAB, en qué consiste y qué puede hacer por ti
- Un ejemplo: C vs. MATLAB
- MATLAB Descripción general del producto
- MATLAB Campos de aplicación
- ¿Qué MATLAB puede hacer por ti?
- El esquema del curso
Trabajar con la MATLAB interfaz de usuario
Objetivo: Obtener una introducción a las principales características del entorno de diseño integrado MATLAB y sus interfaces de usuario. Obtenga una visión general de los temas del curso.
- Interfaz MATALB
- Lectura de datos de un archivo
- Guardar y cargar variables
- Representación gráfica de datos
- Personalización de parcelas
- Cálculo de estadísticas y línea de mejor ajuste
- Exportación de gráficos para su uso en otras aplicaciones
Variables y Expressiones
Objetivo: Ingrese MATLAB comandos, con énfasis en la creación y el acceso a datos en variables.
- Introducción de comandos
- Creación de variables
- Cómo obtener ayuda
- Accessing y modificación de valores en variables
- Creación de variables de caracteres
Análisis y Visualización con Vectores
Objetivo: Realizar cálculos matemáticos y estadísticos con vectores, y crear visualizaciones básicas. Vea cómo la sintaxis MATLAB permite realizar cálculos en conjuntos de datos completos con un solo comando.
- Cálculos con vectores
- Representación gráfica de vectores
- Opciones básicas de parcela
- Anotación de parcelas
Análisis y Visualización con Matrices
Objetivo: Utilizar matrices como objetos matemáticos o como colecciones de datos (vectoriales). Comprender el uso adecuado de la sintaxis MATLAB para distinguir entre estas aplicaciones.
- Tamaño y dimensionalidad
- Cálculos con matrices
- Statistics con datos matriciales
- Trazado de varias columnas
- Remodelación e indexación lineal
- Matrices multidimensionales
Parte 2
Automatización de comandos con scripts
Objetivo: Recopilar MATLAB comandos en scripts para facilitar su reproducción y experimentación. A medida que aumenta la complejidad de las tareas, la introducción de largas secuencias de comandos en la ventana de comandos se vuelve poco práctica.
- Un ejemplo de modelado
- El historial de comandos
- Creación de archivos de script
- Ejecución de scripts
- Comentarios y celdas de código
- Publicación de scripts
Trabajar con archivos de datos
Objetivo: Llevar datos a MATLAB desde archivos formateados. Dado que los datos importados pueden ser de una amplia variedad de tipos y formatos, se hace hincapié en el trabajo con matrices de celdas y formatos de fecha.
- Importación de datos
- Tipos de datos mixtos
- Matrices de células
- Conversiones entre números, cadenas y celdas
- Exportación de datos
Múltiples gráficos vectoriales
Objetivo: Hacer diagramas vectoriales más complejos, como gráficos múltiples, y utilizar técnicas de manipulación de colores y cadenas para producir representaciones visuales llamativas de los datos.
- Estructura gráfica
- Múltiples figuras, ejes y tramas
- Diagramación de ecuaciones
- Uso del color
- Personalización de parcelas
Lógica y control de flujo
Objetivo: Utilizar operaciones lógicas, variables y técnicas de indexación para crear código flexible que pueda tomar decisiones y adaptarse a diferentes situaciones. Explore otras construcciones de programación para repetir secciones de código y construcciones que permiten la interacción con el usuario.
- Operaciones lógicas y variables
- Indexación lógica
- Programming Constructos
- Control de caudal
- Bucles
Matrix y visualización de imágenes
Objetivo: Visualizar imágenes y datos matriciales en dos o tres dimensiones. Explore la diferencia entre la visualización de imágenes y la visualización de datos de matriz mediante imágenes.
- Interpolación dispersa mediante datos vectoriales y matriciales
- Visualización de matrices en 3D
- Visualización de matrices 2D
- Imágenes indexadas y mapas de colores
- Imágenes en color real
Parte 3
Data Analysis
Objetivo: Realizar tareas típicas de análisis de datos en MATLAB, incluyendo el desarrollo y ajuste de modelos teóricos a datos de la vida real. Esto conduce naturalmente a una de las características más poderosas de MATLAB: resolver sistemas lineales de ecuaciones con un solo comando.
- Tratamiento de los datos faltantes
- Correlación
- Allanamiento
- Análisis espectral y FFTs
- Resolución de sistemas lineales de ecuaciones
Funciones de escritura
Objetivo: Aumentar la automatización encapsulando tareas modulares como funciones definidas por el usuario. Comprender cómo MATLAB resuelve las referencias a archivos y variables.
- ¿Por qué funciones?
- Creación de funciones
- Adición de comentarios
- Llamar a subfunciones
- Espacios de trabajo
- Subfunctions
- Ruta de acceso y precedencia
Tipos de datos
Objetivo: Explorar los tipos de datos, centrándose en la sintaxis para crear variables y acceder a los elementos de la matriz, y discutir los métodos para la conversión entre tipos de datos. Los tipos de datos difieren en el tipo de datos que pueden contener y en la forma en que se organizan los datos.
- MATLAB Tipos de datos
- Enteros
- Estructuras
- Conversión de tipos
E/S de archivos
Objetivo: Explorar las funciones de importación y exportación de datos de bajo nivel en MATLAB que permiten un control preciso sobre la E/S de archivos binarios y de texto. Estas funciones incluyen textscan, que proporciona un control preciso de la lectura de archivos de texto.
- Apertura y cierre de archivos
- Lectura y escritura de archivos de texto
- Lectura y escritura de archivos binarios
Tenga en cuenta que la entrega real puede estar sujeta a discrepancias menores con respecto al esquema anterior sin notificación previa.
Parte 4
Visión general de la MATLAB Financial Toolbox
Objetivo: Aprender a aplicar las diversas características incluidas en la MATLAB Financial Toolbox para realizar análisis cuantitativos para la industria financiera. Obtenga el conocimiento y la práctica necesarios para desarrollar de manera eficiente aplicaciones del mundo real que involucren datos financieros.
- Asignación de activos y optimización de carteras
- Análisis de riesgos y Investment rendimiento
- Análisis de Renta Fija y Precios de Opciones
- Análisis de series temporales financieras
- Regresión y estimación con datos faltantes
- Indicadores Técnicos y Gráficos Financieros
- Simulación Monte Carlo de modelos SDE
Asignación de activos y optimización de carteras
Objetivo: realizar la asignación de capital, la asignación de activos y la evaluación de riesgos.
- Estimación de la rentabilidad de los activos y de los momentos de rentabilidad total a partir de los datos de precio o rentabilidad
- Cálculo de estadísticas a nivel de cartera, como la media, la varianza, el valor en riesgo (VaR) y el valor condicional en riesgo (CVaR)
- Realización de optimización y análisis de carteras de media-varianza restringida
- Examinar la evolución temporal de las asignaciones eficientes de la cartera
- Realización de la asignación de capital
- Contabilización de la rotación y los costes de transacción en problemas de optimización de carteras
Análisis de riesgos y Investment rendimiento
Objetivo: Definir y resolver problemas de optimización de portafolio.
- Especificar un nombre de cartera, el número de activos en un universo de activos y los identificadores de activos.
- Definición de una asignación inicial de cartera.
Análisis de Renta Fija y Precios de Opciones
Objetivo: Realizar análisis de renta fija y valoración de opciones.
- Análisis del flujo de caja
- Realización de análisis de valores de renta fija conforme a la SIA
- Realización de precios básicos de opciones Black-Scholes, Black y binomiales
Parte 5
Análisis de series temporales financieras
Objetivo: analizar datos de series temporales en mercados financieros.
- Realización de operaciones matemáticas de datos
- Transformación y análisis de datos
- Análisis técnico
- Gráficos y gráficos
Regresión y estimación con datos faltantes
Objetivo: Realizar una regresión normal multivariante con o sin datos faltantes.
- Realización de regresiones comunes
- Estimación de la función de logarítmica verosimilitud y errores estándar para pruebas de hipótesis
- Completar cálculos cuando faltan datos
Indicadores Técnicos y Gráficos Financieros
Objetivo: Practicar el uso de métricas de rendimiento y gráficos especializados.
- Medias móviles
- Osciladores, estocásticos, índices e indicadores
- Reducción máxima y reducción máxima esperada
- Gráficos, incluidas las bandas de Bollinger, los gráficos de velas y las medias móviles
Simulación Monte Carlo de modelos SDE
Objetivo: Crear simulaciones y aplicar modelos SDE
- Movimiento browniano (BM)
- Movimiento browniano geométrico (GBM)
- Elasticidad constante de la varianza (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Casco-Blanco/Vasicek (HWV)
- Heston
Conclusión
Objetivos: Resumir lo aprendido
- Un resumen del curso
- Otros próximos cursos sobre MATLAB
Nota: el contenido real entregado puede diferir del esquema como resultado de los requisitos del cliente y el tiempo dedicado a cada tema.
Requerimientos
- Concepto básico de conocimientos matemáticos a nivel de pregrado, como álgebra lineal, teoría probabilística y estadística, así como matrices
- Operaciones informáticas básicas
- Preferiblemente un concepto básico de otro lenguaje de programación de alto nivel , como C, PASCAL, FORTRAN o BASIC, pero no esencial
Testimonios (3)
La comunicación con Fernando, muy clara y abierta.
Carlos Ernesto Martínez Muñoz - Bienes Programados S.A. de C.V.
Curso - FinOps
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ANN - New Vitality Clinic
Curso - GnuCash for Business Accounting
Traducción Automática
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