1）对线性代数和计算机基本操作有一定基础
2）对MATLAB和M语言编程有基本的了解

        1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

实验:

1.Matlab中矩阵的命名与赋值
2.Matlab与Excel、数据库交互
3.学生成绩统计实现实验
4.M语言编程实验

课程目标: 掌握金融统计与优化思路并Matlab进行计算

1.如何获取数据以及数据整理

2.常用的分布与随机数、统计回归与统计检验

3.优化问题的分类与求解方法

4.局部优与全局优

5.Matlab文本数据读写

6.读取网页数据

7.A股交易数据读取

8.Matlab and Excel Data Interconnection

9.Matlab常用处理金融数据步骤

10.单元型数据用法

11.SQL语言管理股票数据

12.Matlab与Excel数据连接实例

13.Matlab建立投资数据库案例

14.VBA常用属性

15.按钮工具设定

16.VBA窗体设计

17.Excellink加载

18.Matlab与VBA数据交互

19.Matlab调用Excel AtiveX控件

20.Matlab与Excel VBA数据互联

21.MATLAB估计CAPM模型

22.MATLAB估计SML模型

23.小方差原理与应用

24.构造A股资产组合有效前沿

25.MATLAB计算Sharp比率、信息比率

26.MATLAB估计Beta系数

27.GARCH模型介绍

28.A股组合风险VaR计算

29.约束条件下优组合

30.Black-Litterman模型介绍

31.股票投资策略编程

32.金融数据处理技巧

33.Wind资讯数量化平台学习与辅导

34.MATLAB交易策略辅导

实验操作:

1.从Excel获取行沪深300及其成本股数据

2.检验沪深300数据是否服从正态分布

课程目标: 掌握金融统计与优化思路并Matlab进行计算

1.货币的时间价值

2.债券的价格与收益率

3.债券久期与凸度计算

4.分级基金定价与分析

实验操作:

1.如何基于Matlab计算进行住房贷款还款方式的选择

2.如何使用Matlab构造久期免疫债券组合

3.如何使用Matlab构分级基金A份额定价

课程目标: 采用情景分析、历史模拟、随机模拟的方法对金融模型进行测试与分析

1.如何利用历史数据进行历史模拟
2.如何根据模型进行情景分析
3.如何生成随机价格序列并进行模型测试

实验操作:

1.使用情景分析方法对商业养老保险进行现金流分析

2.投资组合保险CPPI与TIPP的历史模型与随机模型

课程目标: 了解各种期权设计、并根据条款进行期权定价、分级基金结构分析

1.欧式期权、美式期权、异议期权的结构

2.期权定价的二叉树模型与ＢＳ公式3.复杂期权定价的蒙特卡洛方法

实验操作:

1.如何使用Matlab进行期权二叉树模型与ＢＳ公式计算

2.如何使用Matlab计算期权隐含波动率

3.如何使用Matlab进行蒙特卡洛方法计算期权价格

课程目的：通过一些具体实际案例让读者了解MATLAB在股票、衍生品投资中的具体应用。

MATLAB在量化投资中的具体应用案例简介

基于MATLAB的简单均线交易系统

基于MATLAB的常见指标的大盘择时交易系统

基于MATLB的期现套利

基于MATLAB的股指期货日内突破交易系统

基于MATLAB的IF、Cu期货跨期套利（日内高频）

基于MATLAB的跨市场套利（隔夜低频）

基于蒙特卡洛模拟的定增基金净值模拟

基于MATLAB的品种波动性分析

基于MATLAB的交易品种相关性分析

基于MATLAB的行情软件——MATLAB GUI简介

基于MATLAB的量化回测平台——框架、实现、应用

学习MATLAB的一些资源