• Ближайшие события

    Новостная рассылка

    Подпишитесь и получайте самые свежие новости.
    Подписаться на новостную рассылку
  • MATLAB для распределения активов

    Код тренинга: MLAA

    Продолжительность курса – один день.

    Этот курс объясняет технические детали и преимущества использования типов данных Financial Toolbox™ для оптимизации портфеля. Курс предназначен для специалистов в области финансов, которые хотят изучить возможности распределения активов.


    Темы курса включают в себя:

    • Оптимизация портфеля на основе средних значений и вариации случайных величин
    • Определение инвестиционных ограничений
    • Выбор решателя, опций и метрики
    • Использование пользовательских сценариев
    • Автоматическая генерация пользовательских отчетов

    Условия для прохождения курса: Опыт работы с MATLAB на уровне курса MATLAB для финансовых приложений MLFA.


    Заявка на тренинг


    Подробнее

    Программа курса

    Модуль 1. Начало работы с портфелем

    Использование стандартной метрики Марковица и небольшой набор ограничений для определения и анализа множества допустимых портфелей.

    • Тип данных Portfolio
    • Определение генеральной совокупности активов
    • Определение инвестиционных ограничений, заданных по умолчанию
    • Оценка и визуализация эффективной границы

    Модуль 2. Определение инвестиционных ограничений

    Определение типичных инвестиционных ограничений и исследование влияния этих ограничений на эффективную границу.

    • Настройка границы для отдельных позиций
    • Определение и установление ограничений на группы активов
    • Наложение пользовательских линейных ограничений
    • Включение инвестиционных затрат

    Модуль 3. Выбор решателя, опций и метрики

    Настройка решателя и опций типа данных Portfolio для ускорения вычислений. Исследование альтернативных методов (основанных на других метриках) построения эффективной границы

    • Решатели для типа данных Portfolio
    • Опции для различных решателей
    • Использование условной оценки риска (CVaR) в качестве метрики риска
    • Моделирование сценариев
    • Оценка CVaR границы

    Модуль 4. Использование пользовательских сценариев

    Определение и подбор пользовательской модели распределения для исторической доходности. Использование этой модели для генерации пользовательских сценариев и установки переменной PortfolioCVaR. Оценка результатов через бэктесты.

    • Анализ распределения доходности
    • Использование исторических данных для анализа сценариев
    • Подбор модели распределения
    • Создание и использование пользовательских сценариев
    • Анализ результатов и бэктест

    Модуль 5. Генерация пользовательских отчетов

    Использование MATLAB Report Generator для автоматической генерации пользовательских отчетов на основе исходного шаблона

    • Альтернативных подход к размещению активов
    • Создание шаблона отчета
    • Управление процессом генерации отчета
    • Написание файла определения отчета
    • Компоненты MATLAB Report Generator

    Заявка на тренинг
    Связанные материалы