Schulungsübersicht

Überblick über die MATLAB Financial Toolbox

Zielsetzung: Lernen Sie, die verschiedenen Funktionen der MATLAB Financial Toolbox anzuwenden, um quantitative Analysen für die Finanzindustrie durchzuführen. Erwerben Sie das Wissen und die Praxis, die erforderlich sind, um reale Anwendungen mit Finanzdaten effizient zu entwickeln.

  • Vermögensallokation und Portfolio-Optimierung
  • Risikoanalyse und Investment Performance
  • Festverzinsliche Analyse und Optionspreisgestaltung
  • Finanzielle Zeitreihenanalyse
  • Regression und Schätzung mit fehlenden Daten
  • Technische Indikatoren und Finanzcharts
  • Monte-Carlo-Simulation von SDE-Modellen

Vermögensallokation und Portfolio-Optimierung

Ziel: Durchführung von Kapitalallokation, Asset Allocation und Risikobewertung.

  • Schätzung von Vermögens- und Gesamtrenditemomenten aus Preis- oder Renditedaten
  • Berechnung von Statistiken auf Portfolioebene, wie Mittelwert, Varianz, Value at Risk (VaR) und bedingter Value at Risk (CVaR)
  • Durchführen von eingeschränkter Mittelwert-Varianz-Portfoliooptimierung und -analyse
  • Untersuchung der zeitlichen Entwicklung von effizienten Portfolioallokationen
  • Durchführung von Kapitalallokationen
  • Berücksichtigung von Umsatz und Transaktionskosten bei der Portfoliooptimierung

Risikoanalyse und Investment Performance

Zielsetzung: Definieren und Lösen von Portfolio-Optimierungsproblemen.

  • Festlegen eines Portfolionamens, der Anzahl von Vermögenswerten in einem Vermögensuniversum und von Vermögenskennungen.
  • Definieren einer anfänglichen Portfolioallokation.

Festverzinsliche Analyse und Optionspreisgestaltung

Zielsetzung: Die Analyse von festverzinslichen Wertpapieren und die Preisgestaltung von Optionen durchführen.

  • Analyse des Cashflows
  • Durchführen einer SIA-konformen Analyse von festverzinslichen Wertpapieren
  • Durchführen von grundlegenden Black-Scholes-, Black- und Binomial-Optionspreisen

Finanzielle Zeitreihenanalyse

Ziel: Analyse von Zeitreihendaten auf den Finanzmärkten.

  • Durchführen von Datenmathematik
  • Transformieren und Analysieren von Daten
  • Technische Analyse
  • Charting und Grafiken

Regression und Schätzung mit fehlenden Daten

Zielsetzung: Durchführen von multivariaten normalen Regressionen mit oder ohne fehlende Daten.

  • Durchführen von allgemeinen Regressionen
  • Schätzen der Log-Likelihood-Funktion und der Standardfehler für Hypothesentests
  • Vervollständigung von Berechnungen bei fehlenden Daten

Technische Indikatoren und Finanzcharts

Zielsetzung: Üben der Verwendung von Leistungskennzahlen und speziellen Diagrammen.

  • Gleitende Durchschnitte
  • Oszillatoren, Stochastik, Indizes und Indikatoren
  • Maximaler Drawdown und erwarteter maximaler Drawdown
  • Charts, einschließlich Bollinger-Bänder, Candlestick-Diagramme und gleitende Durchschnitte

Monte-Carlo-Simulation von SDE-Modellen

Zielsetzung: Simulationen erstellen und SDE-Modelle anwenden

  • Brownsche Bewegung (BM)
  • Geometrische Brownsche Bewegung (GBM)
  • Konstante Elastizität der Varianz (CEV)
  • Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
  • Hull-White/Vasicek (HWV)
  • Heston

Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Kenntnisse in linearer Algebra (d.h. Matrixoperationen)
  • Vertrautheit mit den Grundlagen der Statistik
  • Verständnis der finanziellen Grundsätze
  • Verständnis der MATLAB-Grundlagen

Kursoptionen

  • Wenn Sie diesen Kurs belegen möchten, aber noch keine Erfahrung in MATLAB haben (oder eine Auffrischung benötigen), kann dieser Kurs mit einem Anfängerkurs kombiniert werden: MATLAB Grundlagen + MATLAB für Finanzen.
  • Wenn Sie die in diesem Kurs behandelten Themen anpassen möchten (z.B. bestimmte Funktionen streichen, kürzen oder verlängern), nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (1)

Kombinierte Kurse

MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

  35 Stunden

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