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Plan du cours

Partie I – Les fondamentaux de Matlab

Les bases de Matlab

  • Interface utilisateur de Matlab
  • Variables et instructions d'affectation
  • Objets de données de base : vecteur, matrice, tableau
  • Manipulation basique des données
  • Objets caractères et chaînes de caractères
  • Expressions relationnelles
  • Fonctions numériques intégrées
  • Importation/exportation des données
  • Visualisation des données, options graphiques, annotations et personnalisation des graphiques

Programmation sous Matlab

  • Automatisation des commandes avec des scripts
  • Logique et contrôle du flux – if, if-else, switch, ifs imbriqués
  • Instructions de boucle et code vectorisé
  • Rédaction de fonctions

Travail avec les données financières

  • Objets de données – tableaux cellulaires, structures, tables, séries chronologiques
  • Traitement des dates et heures
  • Conversion entre différents types de données et opérations sur les données
  • Modification des tables et opérations sur les tables
  • Filtrage des données, indexation, indexation logique, catégories
  • Préparation des données :
    1. Gestion des données manquantes
    2. Nettoyage des données et observations inhabituelles
    3. Transformations des données
  • Fonctions statistiques

Partie II – Applications financières

Aperçu des boîtes à outils Matlab pertinentes pour l'analyse financière

  • Financial Toolbox
  • Financial Instruments Toolbox
  • Trading Toolbox
  • Risk Management Toolbox
  • Econometrics Toolbox
  • Optimization Toolbox
  • Statistics Toolbox

Fondamentaux de la modélisation financière

  • Vari aléatoires, distributions de probabilité, processus aléatoires
  • Ajustement des distributions
  • Régression linéaire
  • Modélisation par simulation – Simulation Monte Carlo
  • Modélisation d'optimisation
  • Optimisation sous incertitude

Régression et volatilité

  • Régression linéaire
  • Régression fallacieuse
  • Non-stationnarité
  • Cointégration
  • Modèles de volatilité conditionnelle ARCH, GARCH

Théorie du portefeuille et allocation d'actifs

  • Modèle d'actualisation des dividendes
  • Théorie moderne du portefeuille

Modèles de tarification des actifs

  • CAPM

Gestion des risques de marché

  • VAR par simulation historique
  • VAR par simulation Monte Carlo
  • VAR et ACP (Analyse en Composantes Principales)

Méthodes d'optimisation

  • Optimisation convexe
  • Programmation linéaire
  • Programmation dynamique
  • Optimisation non-convexe

Pré requis

Des connaissances en mathématiques ou en économie au niveau A-level, ou une expérience professionnelle pertinente, sont recommandées pour ce module.

 21 Heures

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