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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

• 第1部分
  MATLAB簡介
• 目標(biāo)：概述MATLAB是什么、由什么組成、能用來做什么
• 一個例子：C與MATLAB
  MATLAB產(chǎn)品概述
  MATLAB應(yīng)用領(lǐng)域
  MATLAB能用來做什么？
  課程大綱
  使用MATLAB用戶界面
• 目標(biāo)：獲得MATLAB集成設(shè)計環(huán)境及其用戶界面的主要特點的介紹。獲得課程主題的概述。
• MATALB接口
  從文件讀取數(shù)據(jù)
  保存和加載變量
  繪制數(shù)據(jù)
  定制圖表
  計算統(tǒng)計和最佳擬合線
  導(dǎo)出圖形以用于其他應(yīng)用程序
  變量和表達式
• 目標(biāo)：輸入MATLAB命令，重點是創(chuàng)建和訪問變量中的數(shù)據(jù)。
• 輸入命令
  創(chuàng)建變量
  獲得幫助
  訪問和修改變量中的值
  創(chuàng)建字符變量
  用矢量分析和可視化
• 目標(biāo)：用矢量進行數(shù)學(xué)和統(tǒng)計計算，并創(chuàng)建基本的可視化。查看MATLAB語法如何使用單個命令對整個數(shù)據(jù)集進行計算。
• 用矢量計算
  繪制矢量
  基本圖表選項
  標(biāo)注圖表
  用矩陣分析和可視化
• 目標(biāo)：使用矩陣作為數(shù)學(xué)對象或（矢量）數(shù)據(jù)的集合。理解適當(dāng)使用MATLAB語法來區(qū)分這些應(yīng)用程序。
• 大小和維度
  用矩陣計算
  用矩陣數(shù)據(jù)統(tǒng)計
  繪制多列
  重塑和線性索引
  多維數(shù)組
  第2部分
  使用腳本自動執(zhí)行命令
• 目標(biāo)：將MATLAB命令收集到腳本中以便于復(fù)制和實驗。隨著任務(wù)復(fù)雜性的增加，在命令窗口中輸入長序列的命令變得不切實際。
• 一個建模的例子
  命令歷史
  創(chuàng)建腳本文件
  運行腳本
  評論和代碼單元格
  發(fā)布腳本
  使用數(shù)據(jù)文件
• 目標(biāo)：從格式化文件中將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MATLAB中。由于導(dǎo)入的數(shù)據(jù)可以有多種類型和格式，因此重點在于使用單元格數(shù)組和日期格式。
• 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
  混合的數(shù)據(jù)類型
  單元陣列
  數(shù)字、字符串、單元格之間的轉(zhuǎn)換
  導(dǎo)出數(shù)據(jù)
  多個矢量圖
• 目標(biāo)：制作更復(fù)雜的矢量圖（如多個圖），并使用顏色和字符串處理技術(shù)來生成引人注目的數(shù)據(jù)視覺展示。
• 圖形結(jié)構(gòu)
  多個數(shù)字、軸和圖形
  繪制方程式
  使用顏色
  定制圖表
  邏輯和流控制
• 目標(biāo)：使用邏輯操作、變量和索引技術(shù)來創(chuàng)建靈活的代碼，可以做出決定并適應(yīng)不同的情況。探索其他允許重復(fù)代碼段的編程構(gòu)造，以及允許與用戶交互的構(gòu)造。
• 邏輯操作和變量
  邏輯索引
  編程構(gòu)造
  流控制
  循環(huán)
  矩陣和圖像可視化
• 目標(biāo)：以二維或三維可視化圖像和矩陣數(shù)據(jù)。探索顯示圖像和使用圖像可視化矩陣數(shù)據(jù)的區(qū)別。
• 使用矢量和矩陣數(shù)據(jù)的分散插值
  三維矩陣可視化
  二維矩陣可視化
  索引圖像和色彩映射
  真彩色的圖像
  第3部分
  數(shù)據(jù)分析
• 目標(biāo)：在MATLAB中執(zhí)行典型的數(shù)據(jù)分析任務(wù)，包括開發(fā)理論模型和將理論模型擬合到實際數(shù)據(jù)中。這自然而然地引向了MATLAB最強大的功能之一：用一個單一命令求解線性方程組。
• 處理丟失的數(shù)據(jù)
  關(guān)聯(lián)
  平滑（Smoothing）
  光譜分析和FFT
  求解線性方程組
  寫作功能
• 目標(biāo)：通過將模塊化任務(wù)封裝為用戶定義的功能來增加自動化。了解MATLAB如何解析對文件和變量的引用。
• 為什么是功能？
  創(chuàng)建功能
  添加評論
  調(diào)用子功能
  工作區(qū)
  子函數(shù)
  路徑和優(yōu)先級
  數(shù)據(jù)類型
• 目標(biāo)：探索數(shù)據(jù)類型，著重于創(chuàng)建變量和訪問數(shù)組元素的語法，并討論在數(shù)據(jù)類型之間進行轉(zhuǎn)換的方法。不同的數(shù)據(jù)類型可能包含不同的數(shù)據(jù)種類，以及有不同的數(shù)據(jù)組織方式。
• MATLAB數(shù)據(jù)類型
  整型
  結(jié)構(gòu)
  轉(zhuǎn)換類型
  文件I / O
• 目標(biāo)：探索MATLAB中可以精確控制文本和二進制文件I / O的低級數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出功能。這些功能包括textscan，它可以精確控制閱讀文本文件。
• 打開和關(guān)閉文件
  讀取和寫入文本文件
  讀取和寫入二進制文件
  請注意，在沒有事先通知的情況下，實際課程可能與上述提綱略有不同。
• 第4部分
  MATLAB金融工具箱概述
• 目標(biāo)：學(xué)習(xí)應(yīng)用MATLAB金融工具箱中包含的各種功能來對金融行業(yè)進行定量分析。獲得所需的知識和實踐，有效地開發(fā)涉及財務(wù)數(shù)據(jù)的實際應(yīng)用。
• 資產(chǎn)配置和投資組合優(yōu)化
  風(fēng)險分析和投資業(yè)績
  固定收益分析和期權(quán)定價
  金融時序分析
  缺失數(shù)據(jù)的回歸和估計
  SDE模型的蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬
  資產(chǎn)配置和投資組合優(yōu)化
• 目標(biāo)：執(zhí)行資本分配，資產(chǎn)分配和風(fēng)險評估。
• 通過價格或回報數(shù)據(jù)對資產(chǎn)回報和總回報率進行階矩估計
  計算投資組合層面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如均值、方差、風(fēng)險值 (VaR) 和條件風(fēng)險值 (CVaR)
  在約束條件下執(zhí)行投資組合均值-方差優(yōu)化和分析
  剖析投資組合配置的時效演變趨勢
  實施資本分配
  闡釋投資組合優(yōu)化問題中的周轉(zhuǎn)率和交易成本
  風(fēng)險分析和投資業(yè)績
• 目標(biāo)：定義和解決投資組合優(yōu)化問題。
• 指定投資組合名稱、資產(chǎn)領(lǐng)域中的資產(chǎn)數(shù)和資產(chǎn)標(biāo)識符。
  定義最始的資產(chǎn)組合配置。
  固定收益分析和期權(quán)定價
• 目標(biāo)：執(zhí)行固定收益分析和期權(quán)定價。
• 分析現(xiàn)金流
  執(zhí)行符合 SIA 標(biāo)準(zhǔn)的固定收益證券分析
  執(zhí)行基本的 Black-Scholes、Black 和二項式期權(quán)定價方式
  第5部分
  金融時序分析
• 目標(biāo)：分析金融市場的時間序列數(shù)據(jù)。
• 執(zhí)行數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)
  轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)
  技術(shù)分析
  圖表和圖形
  缺失數(shù)據(jù)的回歸和估計
• 目標(biāo)：在缺失或不缺失數(shù)據(jù)的情況下執(zhí)行多元正態(tài)回歸。
• 執(zhí)行常見的回歸
  估計對數(shù)似然函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤差以進行假設(shè)檢驗
  在缺失數(shù)據(jù)的情況下完成計算
  技術(shù)指標(biāo)和金融圖表
• 目標(biāo)：練習(xí)使用業(yè)績指標(biāo)和專用圖。
• 移動平均數(shù)
  振蕩指標(biāo)、隨機指數(shù)、股價指數(shù)和指標(biāo)
  最大跌幅和預(yù)期的最大跌幅
  圖表，包括布林帶、燭柱圖和移動平均線
  SDE模型的蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬
• 目標(biāo)：創(chuàng)建模擬并應(yīng)用SDE模型
• 布朗運動（BM）模型
  幾何布朗運動（GBM）模型
  恒定的方差彈性（CEV）模型
  Cox-Ingersoll-Ross (CIR) 模型
  Hull-White/Vasicek (HWV) 模型
  Heston模型