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Schulungsübersicht
Teil I – Matlab-Grundlagen
Matlab-Basics
- Benutzeroberfläche von Matlab
- Variablen und Zuweisungsanweisungen
- Basisdatenobjekte: Vektor, Matrix, Tabelle
- Einfache Datenmanipulation
- Zeichenketten-Objekte (Character und Strings)
- Relationale Ausdrücke
- Eingebaute numerische Funktionen
- Datenein-/und -ausgabe
- Datenvisualisierung, Grafikoptionen, Anmerkungen und Anpassung der Grafiken
Matlab-Programmierung
- Automatisierung von Befehlen mit Skripten
- Logik und Steuerfluss: if, if-else, switch, geschachtelte ifs
- Schleifenanweisungen und vektorisierter Code
- Erstellung von Funktionen
Umgang mit Finanzdaten
- Datenobjekte: Cell-Arrays, Strukturen, Tabellen, Zeitreihen
- Umgang mit Daten und Zeiten
- Konvertierung zwischen verschiedenen Datentypen sowie Datenoperationen
- Ändern von Tabellen und Tabellenvorgänge
- Datenfilterung, Indizierung, logische Indizierung und Kategorien
- Datenvorbereitung:
- Umgang mit fehlenden Daten
- Bereinigen von Daten, ungewöhnliche Beobachtungen
- Datentransformationen
- Statistische Funktionen
Teil II – Finanzanwendungen
Übersicht der für die Finanzanalyse relevanten Matlab-Toolboxen
- Financial Toolbox
- Financial Instruments Toolbox
- Trading Toolbox
- Risk Management Toolbox
- Econometrics Toolbox
- Optimization Toolbox
- Statistics Toolbox
Grundlagen der Finanzmodellierung
- Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und stochastische Prozesse
- Anpassen von Verteilungen
- Lineare Regression
- Simulationsmodellierung – Monte-Carlo-Simulation
- Optimierungsmodellierung
- Optimierung unter Unsicherheit
Regression und Volatilität
- Lineare Regression
- Scheinkorrelation (Spurious regression)
- Nichtstationarität
- Kointegration
- Modelle für bedingte Volatilität: ARCH, GARCH
Portfoliotheorie und Asset-Allokation
- Dividenden-Diskontierungsmodell
- Moderne Portfoliotheorie
Asset-Pricing-Modelle
- CAPM
Management des Marktrisikos
- Value at Risk (VaR) mittels historischer Simulation
- Value at Risk (VaR) mittels Monte-Carlo-Simulation
- VaR und Hauptkomponentenanalyse (PCA)
Optimierungsmethoden
- Konvexe Optimierung
- Lineare Programmierung
- Dynamische Programmierung
- Nicht-konvexe Optimierung
Voraussetzungen
Für dieses Material werden Kenntnisse der mathematischen Oberstufe (A-Level) oder Volkswirtschaftslehre bzw. einschlägige Berufserfahrung empfohlen.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (2)
Die vielen Beispiele und das Schreiben des Codes von Anfang bis Ende.
Toon - Draka Comteq Fibre B.V.
Kurs - Introduction to Image Processing using Matlab
Maschinelle Übersetzung
Viele nützliche Übungen, gut erklärt
Helene Meadows - European Investment Bank
Kurs - MATLAB Programming
Maschinelle Übersetzung