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Temario del curso
Parte I – Fundamentos de MATLAB
Conceptos básicos de MATLAB
- Interfaz de usuario de MATLAB
- Variables y sentencias de asignación
- Objetos de datos básicos: vectores, matrices y tablas
- Manipulación básica de datos
- Objetos de caracteres y cadenas (strings)
- Expresiones relacionales
- Funciones numéricas integradas
- Importación y exportación de datos
- Visualización de datos, opciones gráficas, anotaciones y personalización de gráficos
Programación en MATLAB
- Automatización de comandos mediante scripts
- Lógica y control de flujo: if, if-else, switch e if anidados
- Estructuras iterativas (bucles) y código vectorizado
- Creación de funciones
Trabajo con datos financieros
- Objetos de datos: matrices de celdas, estructuras, tablas y series temporales
- Trabajo con fechas y horas
- Conversión entre diferentes tipos de datos y operaciones con datos
- Modificación de tablas y operaciones con tablas
- Filtrado de datos, indexación, indexación lógica y categorías
- Preparación de datos:
- Manejo de datos faltantes
- Limpieza de datos y observaciones inusuales
- Transformaciones de datos
- Funciones estadísticas
Parte II – Aplicaciones financieras
Visión general de los toolboxes de MATLAB relevantes para el análisis financiero
- Financial Toolbox
- Financial Instruments Toolbox
- Trading Toolbox
- Risk Management Toolbox
- Econometrics Toolbox
- Optimization Toolbox
- Statistics Toolbox
Fundamentos de modelado financiero
- Variabilidad aleatoria, distribuciones de probabilidad y procesos estocásticos
- Ajuste de distribuciones
- Regresión lineal
- Modelado por simulación – Simulación de Monte Carlo
- Modelado de optimización
- Optimización bajo incertidumbre
Regresión y volatilidad
- Regresión lineal
- Regresión espuria
- No estacionariedad
- Cointegración
- Modelos de volatilidad condicional: ARCH y GARCH
Teoría de carteras y asignación de activos
- Modelo de descuento de dividendos
- Teoría moderna de carteras
Modelos de valoración de activos
- CAPM (modelo de valoración de activos de capital)
Gestión de riesgo de mercado
- VAR mediante simulación histórica
- VAR mediante simulación de Monte Carlo
- VAR y análisis de componentes principales (PCA)
Métodos de optimización
- Optimización convexa
- Programación lineal
- Programación dinámica
- Optimización no convexa
Requerimientos
Se recomienda tener conocimientos de matemáticas o economía a nivel A, o experiencia laboral relevante para abordar este contenido.
21 Horas
Testimonios (2)
Que conocí temas que no sabía
Ernesto Alonso Ocana Valenzuela - Instituto Tecnologico Superior de Comalcalco
Curso - Introduction to Image Processing using Matlab
Muchos ejercicios útiles, bien explicados
Helene Meadows - European Investment Bank
Curso - MATLAB Programming
Traducción Automática
