Prerequisiti

Matematica di livello universitario ed esperienza con le operazioni di calcolo di base

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

Fondamenti MATLAB per Applicazioni Finanziarie

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

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Prerequisiti

Matematica di livello universitario ed esperienza con le operazioni di calcolo di base

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

Svolgimento garantito

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