Fondamenti MATLAB per Applicazioni Finanziarie
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Questo corso di tre giorni fornisce un'introduzione completa all'ambiente di calcolo tecnico di MATLAB® per professionisti finanziari. Il corso è rivolto a utenti principianti e a utenti che vogliono un aggiornamento strutturato. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di programmazione o conoscenza di MATLAB. Il corso tratta argomenti di analisi dati, visualizzazione, modellazione e programmazione, con un'enfasi sulle applicazioni pratiche in finanza, come l'analisi delle serie temporali, la simulazione Monte Carlo, la gestione portafoglio e la modellazione empirica.
Elenco degli argomenti:
- Utilizzo dell'interfaccia utente MATLAB
- Immissione di comandi e creazione di variabili
- Importazione e organizzazione di dati da fogli di calcolo e altre sorgenti dati
- Uso dei dati finanziari in MATLAB
- Utilizzo di date e ore
- Visualizzazione di dati
- Utilizzo di criteri logici per filtrare set di dati
- Automazione di comandi tramite script
- Scrittura di programmi con ramificazioni e loop
- Scrittura di funzioni
- Esecuzione di analisi dei dati, modellazione e simulazione
- Ottimizzazione di portafogli media-varianza
Questo corso è stato approvato da GARP ed equivale a 21 ore di crediti GARP CPD. Se sei certificato FRM o ERP, registra questa attività nel tuo credit tracker.
Giorno 1
Utilizzo dell'interfaccia utente MATLAB
Obiettivo: Familiarizzare con le funzionalità principali dell'ambiente di progettazione integrato MATLAB e con le sue interfacce utente. È disponibile una panoramica sui temi del corso.
- Lettura di dati dai file
- Salvataggio e caricamento di variabili
- Plottaggio interattivo dei dati
- Personalizzazione dei grafici
- Esportazione di grafici da utilizzare in altre applicazioni
Variabili e comandi
Obiettivo: Immettere comandi MATLAB, con particolare enfasi sulla creazione e sull'accesso di dati testuali e numerici. Raggruppare comandi MATLAB in file di codice per la riproduzione e l’automazione. Imparare come eseguire attività come importazione di dati, analisi e generazione di report.
- Immissione di comandi
- Creazione di variabili numeriche e testuali
- Creazione e annotazione di grafici
- Richiesta di assistenza
- Creazione ed esecuzione di script live
- Formattazione e condivisione di script live
Utilizzo di serie temporali
Obiettivo: Importare dati temporali sotto forma di tabella MATLAB. Usare variabili per rappresentare e manipolare date e durate temporali.
- Memorizzazione di dati in tabelle
- Utilizzo delle tabelle
- Creazione di variabili vettoriali
- Creazione e manipolazione di dati
- Esecuzione di calcoli con date e durate
Giorno 2
Analisi dati
Obiettivo: Eseguire calcoli matematici e statistici su dati numerici. Utilizzare la sintassi MATLAB per eseguire operazioni di pre-elaborazione e analisi su serie multiple di prezzi con singoli comandi.
- Esecuzione di calcoli sui dati
- Interpretazione di dati matriciali
- Utilizzo di matrici per l'analisi
- Visualizzazione di dati di matrici
Selezione di dati condizionali
Obiettivo: Analizzare sottoinsiemi di dati che soddisfano determinati criteri.
- Operazioni e variabili logiche
- Individuazione e conteggio
- Indicizzazione logica
- Gestione di variabili discrete attraverso array categoriali
Aumento del livello di automazione con costrutti di programmazione
Obiettivo: Creare codice flessibile in grado di interagire con l'utente, di prendere decisioni e di adattarsi a situazioni diverse.
- Costrutti di programmazione
- Interazione con l'utente
- Estrazione dei dati da datafeed
- Ramificazione delle decisioni
- Loop
Giorno 3
Aumento del livello di automazione con funzioni
Obiettivo: Aumentare l'automazione incapsulando attività modulari come funzioni definite dall'utente. Comprendere come MATLAB risolve i riferimenti a file e variabili. Utilizzare i tool di sviluppo di MATLAB per individuare e correggere problemi di codice.
- Creazione di funzioni
- Richiamo di funzioni
- Impostazione del percorso di MATLAB
- Debugging
- Utilizzo di breakpoint
Adattamento di modelli su dati empirici
Obiettivo: Processare i dati prima di eseguire il fitting di un modello. Eseguire il fitting di distribuzioni di probabilità e modelli lineari sui dati. Generare numeri casuali a partire da una distribuzione teorica o fittata.
- Problemi di dati mancanti
- Fitting di modelli di regressione lineare
- Fitting di distribuzioni di probabilità
- Simulazione da fitting di distribuzioni
Creazione di un portafoglio
Obiettivo: Utilizzare parametri media-varianza standard e un insieme ristretto di vincoli di portafoglio per definire e analizzare un insieme di portafogli ammissibile.
- Tipo di dati del portafoglio
- Definizione di un universo di titoli
- Definizione dei vincoli d'investimento
- Stima e visualizzazione di una frontiera efficiente
Livello: Fondamenti
Prerequisiti:
- Matematica di livello universitario ed esperienza con le operazioni di calcolo di base
Durata: 3 giorni
Lingue: English
