Temario del curso
Descripción general de Financial Toolbox de MATLAB
Objetivo: Aprender a aplicar las diversas funciones incluidas en Financial Toolbox de MATLAB para realizar análisis cuantitativo en la industria financiera. Adquirir los conocimientos y la práctica necesarios para desarrollar de manera eficiente aplicaciones del mundo real que involucren datos financieros.
- Asignación de activos y optimización de carteras
- Análisis de riesgo y rendimiento de inversiones
- Análisis de renta fija y valoración de opciones
- Análisis de series de tiempo financieras
- Regresión y estimación con datos faltantes
- Indicadores técnicos y gráficos financieros
- Simulación Monte Carlo de modelos EDE (Ecuaciones Diferenciales Estocásticas)
Asignación de activos y optimización de carteras
Objetivo: Realizar asignación de capital, asignación de activos y evaluación de riesgos.
- Estimación de los momentos de retorno y retorno total de los activos a partir de datos de precios o retornos
- Cálculo de estadísticas a nivel de cartera, como media, varianza, valor en riesgo (VaR) y valor en riesgo condicional (CVaR)
- Ejecución de optimización y análisis de carteras con restricciones de media-varianza
- Análisis de la evolución temporal de las asignaciones eficientes de carteras
- Realización de asignación de capital
- Consideración de la rotación y los costos de transacción en problemas de optimización de carteras
Análisis de riesgo y rendimiento de inversiones
Objetivo: Definir y resolver problemas de optimización de carteras.
- Especificación del nombre de la cartera, la cantidad de activos en un universo de activos y los identificadores de los activos.
- Definición de una asignación inicial de cartera.
Análisis de renta fija y valoración de opciones
Objetivo: Realizar análisis de renta fija y valoración de opciones.
- Análisis de flujos de efectivo
- Ejecución de análisis de valores de renta fija conforme a los estándares SIA
- Realización de valoración básica de opciones mediante los modelos de Black-Scholes, Black y binomial
Análisis de series de tiempo financieras
Objetivo: Analizar datos de series de tiempo en los mercados financieros.
- Realización de cálculos matemáticos con datos
- Transformación y análisis de datos
- Análisis técnico
- Elaboración de gráficos y gráficos
Regresión y estimación con datos faltantes
Objetivo: Realizar regresión multivariada normal con o sin datos faltantes.
- Ejecución de regresiones comunes
- Estimación de la función de verosimilitud logarítmica y errores estándar para pruebas de hipótesis
- Realización de cálculos cuando faltan datos
Indicadores técnicos y gráficos financieros
Objetivo: Practicar el uso de métricas de rendimiento y gráficos especializados.
- Medias móviles
- Osciladores, estocásticos, índices e indicadores
- Drawdown máximo y drawdown máximo esperado
- Gráficos, incluidas bandas de Bollinger, gráficos de velas japonesas y medias móviles
Simulación Monte Carlo de modelos EDE
Objetivo: Crear simulaciones y aplicar modelos EDE
- Movimiento browniano (BM)
- Movimiento browniano geométrico (GBM)
- Elasticidad constante de la varianza (CEV)
- Cox-Ingersoll-Ross (CIR)
- Hull-White/Vasicek (HWV)
- Heston
Conclusión
Requerimientos
- Familiaridad con el álgebra lineal (es decir, operaciones con matrices)
- Familiaridad con estadística básica
- Comprensión de los principios financieros
- Conocimiento de los fundamentos de MATLAB
Opciones del curso
- Si desea tomar este curso pero carece de experiencia en MATLAB (o necesita una actualización), este curso puede combinarse con un curso para principiantes y ofrecerse como: Fundamentos de MATLAB + MATLAB para Finanzas.
- Si desea ajustar los temas cubiertos en este curso (por ejemplo, eliminar, acortar o ampliar la cobertura de ciertas funciones), por favor contáctenos para coordinarlo.
Testimonios (2)
Que conocí temas que no sabía
Ernesto Alonso Ocana Valenzuela - Instituto Tecnologico Superior de Comalcalco
Curso - Introduction to Image Processing using Matlab
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