${message}

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.


Продолжительность курса – 1 день.

Код тренинга

MLAA

Сферы применения

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.
Поделиться

Задать вопрос

*
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006, отправляя данную форму, вы подтверждаете свое согласие на обработку персональных данных . Мы, ООО ЦИТМ "Экспонента" и аффилированные к нему лица, гарантируем конфиденциальность получаемой нами информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и пр. в соответствии с «Политикой конфиденциальности персональных данных». * - обязательные поля