Temario del curso
Parte 1
Una breve introducción a MATLAB
Objetivos: Presentar una visión general de qué es MATLAB, de qué consta y qué puede ofrecerle.
- Un ejemplo: C vs. MATLAB
- Descripción general de los productos de MATLAB
- Campos de aplicación de MATLAB
- ¿Qué puede hacer MATLAB por usted?
- Esquema del curso
Trabajo con la interfaz de usuario de MATLAB
Objetivo: Familiarizarse con las características principales del entorno de diseño integrado de MATLAB y sus interfaces de usuario. Además, obtener una visión general de los temas del curso.
- Interfaz de MATLAB
- Lectura de datos desde archivos
- Guardado y carga de variables
- Generación de gráficos de datos
- Personalización de gráficos
- Cálculo de estadísticas y recta de ajuste óptimo
- Exportación de gráficos para su uso en otras aplicaciones
Variables y expresiones
Objetivo: Ingresar comandos en MATLAB, con énfasis en la creación y acceso a datos almacenados en variables.
- Ingreso de comandos
- Creación de variables
- Obtención de ayuda
- Acceso y modificación de valores en variables
- Creación de variables de tipo carácter
Análisis y visualización con vectores
Objetivo: Realizar cálculos matemáticos y estadísticos con vectores y crear visualizaciones básicas. Descubra cómo la sintaxis de MATLAB permite realizar cálculos sobre conjuntos completos de datos con un solo comando.
- Cálculos con vectores
- Generación de gráficos de vectores
- Opciones básicas de gráficos
- Anotación de gráficos
Análisis y visualización con matrices
Objetivo: Utilizar matrices como objetos matemáticos o como colecciones de datos (vectoriales). Comprenda el uso apropiado de la sintaxis de MATLAB para distinguir entre estas aplicaciones.
- Tamaño y dimensionalidad
- Cálculos con matrices
- Estadísticas con datos matriciales
- Generación de gráficos con múltiples columnas
- Reformulación e indexación lineal
- Arreglos multidimensionales
Parte 2
Automatización de comandos mediante scripts
Objetivo: Agrupar comandos de MATLAB en scripts para facilitar su reproducción y experimentación. A medida que aumenta la complejidad de sus tareas, ingresar largas secuencias de comandos en la Ventana de Comandos se vuelve poco práctico.
- Un ejemplo de modelado
- Historial de comandos
- Creación de archivos de script
- Ejecución de scripts
- Comentarios y celdas de código
- Publicación de scripts
Trabajo con archivos de datos
Objetivo: Importar datos a MATLAB desde archivos formateados. Dado que los datos importados pueden ser de diversos tipos y formatos, se hace especial énfasis en el trabajo con arreglos de celdas y formatos de fecha.
- Importación de datos
- Tipos de datos mixtos
- Arreglos de celdas
- Conversión entre números, cadenas y celdas
- Exportación de datos
Gráficos vectoriales múltiples
Objetivo: Crear gráficos vectoriales más complejos, como múltiples gráficos, y utilizar técnicas de manipulación de colores y cadenas para generar representaciones visuales atractivas de los datos.
- Estructura de gráficos
- Múltiples figuras, ejes y gráficos
- Generación de gráficos de ecuaciones
- Uso del color
- Personalización de gráficos
Lógica y control de flujo
Objetivo: Utilizar operaciones lógicas, variables y técnicas de indexación para crear código flexible capaz de tomar decisiones y adaptarse a diferentes situaciones. Explore otras estructuras de programación para repetir secciones de código y estructuras que permitan la interacción con el usuario.
- Operaciones y variables lógicas
- Indexación lógica
- Estructuras de programación
- Control de flujo
- Bucles
Visualización de matrices e imágenes
Objetivo: Visualizar imágenes y datos matriciales en dos o tres dimensiones. Explore las diferencias entre mostrar imágenes y visualizar datos matriciales mediante imágenes.
- Interpolación dispersa utilizando datos vectoriales y matriciales
- Visualización de matrices en 3D
- Visualización de matrices en 2D
- Imágenes indexadas y mapas de color
- Imágenes de color verdadero
Parte 3
Análisis de datos
Objetivo: Realizar tareas típicas de análisis de datos en MATLAB, incluyendo el desarrollo y ajuste de modelos teóricos a datos reales. Esto conduce naturalmente a una de las características más potentes de MATLAB: resolver sistemas de ecuaciones lineales con un solo comando.
- Manejo de datos faltantes
- Correlación
- Suavizado
- Análisis espectral y transformadas rápidas de Fourier (FFT)
- Resolución de sistemas de ecuaciones lineales
Creación de funciones
Objetivo: Aumentar la automatización encapsulando tareas modulares como funciones definidas por el usuario. Comprenda cómo MATLAB resuelve las referencias a archivos y variables.
- ¿Por qué usar funciones?
- Creación de funciones
- Agregado de comentarios
- Llamada a subfunciones
- Espacios de trabajo
- Subfunciones
- Ruta y precedencia
Tipos de datos
Objetivo: Explorar los tipos de datos, centrándose en la sintaxis para crear variables y acceder a elementos de arreglos, y discutir métodos para convertir entre tipos de datos. Los tipos de datos difieren en el tipo de información que pueden contener y en la forma en que se organiza dicha información.
- Tipos de datos en MATLAB
- Enteros
- Estructuras
- Conversión de tipos
Entrada y salida de archivos (E/S)
Objetivo: Explorar las funciones de bajo nivel para la importación y exportación de datos en MATLAB, que permiten un control preciso sobre la entrada y salida de archivos de texto y binarios. Estas funciones incluyen textscan, que ofrece un control detallado al leer archivos de texto.
- Apertura y cierre de archivos
- Lectura y escritura de archivos de texto
- Lectura y escritura de archivos binarios
Nota: el contenido entregado podría presentar ligeras discrepancias respecto al esquema anterior sin previo aviso.
Parte 4
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 el sector financiero. Adquiera los conocimientos y la práctica necesarios para desarrollar aplicaciones reales que involucren datos financieros de manera eficiente.
- 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 temporales 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 de activos y retorno total 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)
- Realización de optimización y análisis de carteras de media-varianza bajo restricciones
- Examen de la evolución temporal de las asignaciones eficientes de cartera
- Ejecución 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, el número de activos en un universo de activos y los identificadores de 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
- Realización de análisis de seguridad de renta fija conforme a las normas SIA
- Ejecución de valoración básica de opciones mediante los modelos Black-Scholes, Black y binomial
Parte 5
Análisis de series temporales financieras
Objetivo: Analizar datos de series temporales en los mercados financieros.
- Realización de operaciones matemáticas con datos
- Transformación y análisis de datos
- Análisis técnico
- Generación de gráficos y gráficos especializados
Regresión y estimación con datos faltantes
Objetivo: Realizar regresión normal multivariante con o sin datos faltantes.
- Ejecución de regresiones comunes
- Estimación de la función de verosimilitud logarítmica y errores estándar para pruebas de hipótesis
- Completado 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, incluyendo 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
Objetivos: Resumir lo aprendido
- Resumen del curso
- Otros cursos próximos sobre MATLAB
Nota: el contenido real entregado podría diferir del esquema anterior debido a requisitos específicos del cliente y al tiempo dedicado a cada tema.
Requerimientos
- Conocimientos matemáticos básicos de nivel universitario, como álgebra lineal, teoría de probabilidad y estadística, así como conceptos sobre matrices
- Operaciones básicas de computadora
- Es preferible contar con conceptos básicos de otro lenguaje de programación de alto nivel, como C, PASCAL, FORTRAN o BASIC, aunque no es estrictamente necesario
Testimonios (4)
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