1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

• 第1部分
  MATLAB簡介
• 目標：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產品概述
  MATLAB應用領域
  MATLAB能用來做什么？
  課程大綱
  使用MATLAB用戶界面
• 目標：獲得MATLAB集成設計環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
  從文件讀取數據
  保存和加載變量
  繪制數據
  定制圖表
  計算統計和最佳擬合線
  導出圖形以用于其他應用程序
  變量和表達式
• 目標：輸入MATLAB命令，重點是創建和訪問變量中的數據。
• 輸入命令
  創建變量
  獲得幫助
  訪問和修改變量中的值
  創建字符變量
  用矢量分析和可視化
• 目標：用矢量進行數學和統計計算，并創建基本的可視化。查看MATLAB語法如何使用單個命令對整個數據集進行計算。
• 用矢量計算
  繪制矢量
  基本圖表選項
  標注圖表
  用矩陣分析和可視化
• 目標：使用矩陣作為數學對象或（矢量）數據的集合。理解適當使用MATLAB語法來區分這些應用程序。
• 大小和維度
  用矩陣計算
  用矩陣數據統計
  繪制多列
  重塑和線性索引
  多維數組
  第2部分
  使用腳本自動執行命令
• 目標：將MATLAB命令收集到腳本中以便于復制和實驗。隨著任務復雜性的增加，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
  創建腳本文件
  運行腳本
  評論和代碼單元格
  發布腳本
  使用數據文件
• 目標：從格式化文件中將數據導入到MATLAB中。由于導入的數據可以有多種類型和格式，因此重點在于使用單元格數組和日期格式。
• 導入數據
  混合的數據類型
  單元陣列
  數字、字符串、單元格之間的轉換
  導出數據
  多個矢量圖
• 目標：制作更復雜的矢量圖（如多個圖），并使用顏色和字符串處理技術來生成引人注目的數據視覺展示。
• 圖形結構
  多個數字、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：使用邏輯操作、變量和索引技術來創建靈活的代碼，可以做出決定并適應不同的情況。探索其他允許重復代碼段的編程構造，以及允許與用戶交互的構造。
• 邏輯操作和變量
  邏輯索引
  編程構造
  流控制
  循環
  矩陣和圖像可視化
• 目標：以二維或三維可視化圖像和矩陣數據。探索顯示圖像和使用圖像可視化矩陣數據的區別。
• 使用矢量和矩陣數據的分散插值
  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
  數據分析
• 目標：在MATLAB中執行典型的數據分析任務，包括開發理論模型和將理論模型擬合到實際數據中。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。
• 處理丟失的數據
  關聯
  平滑（Smoothing）
  光譜分析和FFT
  求解線性方程組
  寫作功能
• 目標：通過將模塊化任務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？
  創建功能
  添加評論
  調用子功能
  工作區
  子函數
  路徑和優先級
  數據類型
• 目標：探索數據類型，著重于創建變量和訪問數組元素的語法，并討論在數據類型之間進行轉換的方法。不同的數據類型可能包含不同的數據種類，以及有不同的數據組織方式。
• MATLAB數據類型
  整型
  結構
  轉換類型
  文件I / O
• 目標：探索MATLAB中可以精確控制文本和二進制文件I / O的低級數據導入和導出功能。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：學習應用MATLAB金融工具箱中包含的各種功能來對金融行業進行定量分析。獲得所需的知識和實踐，有效地開發涉及財務數據的實際應用。
• 資產配置和投資組合優化
  風險分析和投資業績
  固定收益分析和期權定價
  金融時序分析
  缺失數據的回歸和估計
  SDE模型的蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬
  資產配置和投資組合優化
• 目標：執行資本分配，資產分配和風險評估。
• 通過價格或回報數據對資產回報和總回報率進行階矩估計
  計算投資組合層面的統計數據，如均值、方差、風險值 (VaR) 和條件風險值 (CVaR)
  在約束條件下執行投資組合均值-方差優化和分析
  剖析投資組合配置的時效演變趨勢
  實施資本分配
  闡釋投資組合優化問題中的周轉率和交易成本
  風險分析和投資業績
• 目標：定義和解決投資組合優化問題。
• 指定投資組合名稱、資產領域中的資產數和資產標識符。
  定義最始的資產組合配置。
  固定收益分析和期權定價
• 目標：執行固定收益分析和期權定價。
• 分析現金流
  執行符合 SIA 標準的固定收益證券分析
  執行基本的 Black-Scholes、Black 和二項式期權定價方式
  第5部分
  金融時序分析
• 目標：分析金融市場的時間序列數據。
• 執行數據數學
  轉換和分析數據
  技術分析
  圖表和圖形
  缺失數據的回歸和估計
• 目標：在缺失或不缺失數據的情況下執行多元正態回歸。
• 執行常見的回歸
  估計對數似然函數和標準誤差以進行假設檢驗
  在缺失數據的情況下完成計算
  技術指標和金融圖表
• 目標：練習使用業績指標和專用圖。
• 移動平均數
  振蕩指標、隨機指數、股價指數和指標
  最大跌幅和預期的最大跌幅
  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：創建模擬并應用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