Formazione MATLAB e Simulink

Fondamenti MATLAB per Applicazioni Finanziarie

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Dettagli dei corsi

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 all'indirizzo https://www.garp.org/cpd

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

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