金融数量分析MATLAB编程(电子版)
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金融数量分析MATLAB编程(第二版)
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金融数量分析基于Matlab编程(第二版)(电子版预售) 比第一版内容多100%。
预售商品: 金融数量分析电子版(PDF+源代码)+纸质书(预计上市日期2012.12~2013.3)
视频培训报名网址:http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=57
培训目的:
使学员掌握使用matlab进行金融数量分析技能。资深matlab讲师使你能在较短的时间学会和加深世界上最优秀数值计算软件的使用,增进你的求职法码,增强你学习和研究的能力。
注释:学习此课程需要具备基本matlab操作知识,课程辅助教材为《运筹学与最优化MATLAB编程》《金融数量分析:基于MATLAB编程》(报名赠送辅助教材)
培训前言:
金融市场从来都是资本与智慧的竞技场,自从布莱克与斯科尔斯在20世纪70年代提出了期权定价公式起,数学方法开始在金融领域得到广泛的应用。随着金融品种多样化、交易的全球化使得金融市场信息技术急速增长,定性分析已经无法处理如巨大的数据。以数学与计算机相结合的金融数量分析技术迅速发展。
无论是过去的长期资本管理公司(Long-Term Capital Management)、还是现在的文艺复兴科技有限公司(Renaissance Institutional Equities Fund)无不是金融数量分析技术力量的体现。CDS、CDO引发的金融危机印证了金融数量分析面临技术更新,但其以数学与计算机相结合基础不会改变。近几年,国内金融机构已经将金融数量分析作为战略发展之一,金融数量分析在中国正处于起飞阶段。
金融数量分析需要数值计算工具,Matlab强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融数量分析提供了有效“武器”。目前,Matlab在世界各大金融机构得到了广泛应用,例如使用matlab金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等等。
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1.期权定价公式-BS公式-隐含波动率计算(完整章节)
2.《金融数量分析Matlab编程》-马柯维茨均值-方差模型(完整章节)
3.<金融数量分析Matlab编程>-分级型结构产品分析 (完整章节)
4.<金融数量分析Matlab编程>-现金流分析(完整章节)
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《运筹学与最优化MATLAB编程》主要包括线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等算法和MATLAB编程等内容。这些内容是管理、经济类及大部分工科类学生应具备的知识。作为教材,《运筹学与最优化MATLAB编程》内容着重阐述基本思路、必要的理论和方法,以及应用中需了解、掌握的知识,力求做到深入浅出,适于教学和自学。《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为运筹学与最优化方法的配套教材使用,便于读者了解、认识实际解决运筹学与最优化方法问题的思路和手段。
《运筹学与最优化MATLAB编程》可作为管理、经济类专业研究生的参考教材,也可作为其他有关专业本科高年级学生、研究生的教材或教学参考书,对于希望了解、认识及应用运筹学与最优化方法的各类人员也有一定的参考价值。
运筹学在自然科学、社会科学、工程技术、生产实践、经济建设及现代化管理中有着重要的意义。随着科学技术和社会经济建设的不断发展,运筹学得到了迅速的发展和广泛的应用。作为运筹学的重要组成部分——线性规划、非线性规划、目标规划、整数规划、层次分析法、遗传算法等内容成为管理、经济类以及大多数工科类学生所应具备的知识和学习其他相应课程的重要基础。本书根据管理、经济类以及大多数工科类学生知识结构的需要,利用MATLAB软件的特性,在理论知识与实际应用目标间建立桥梁。
本书是一本有关对运筹学与最优化理论、方法知识的理解、认识与提高的参考教材,可以独立使用。同时,它也可以作为《运筹学与最优化方法》(吴祈宗编著,机械工业出版社出版)的重要补充参考教材。由于运筹学与最优化方法涉及的数学基础较多,所以对于工科、管理、经济类的硕士研究生来说,完全从理论方面掌握这些必要的基础难度较大。考虑到运筹学与最优化方法理论性及应用性密切结合的特征,要学好这门课程必须注重对运筹学本质性知识的掌握,并需在实践中能够灵活运用这些运筹学与最优化方面的知识。
本书的编写原则是,注重教育思想和教育内容的改革,注意激发学生独立思考问题和创新的意识;把基础理论的研究、方法构造的思路、应用前景与利用MATLAB编程有机地结合起来;注重强调运筹学与实践的紧密联系,遵循“实践-理论-实践”的发展过程。
本书利用算法编程分析、算法语言实现、程序模块源码与教材文字配合,注意对学生知识结构的构建,把学科特征、较新发展成果、发展趋势与提高学生的研究、开创能力有机结合起来考虑,能使教学和自学收到较好的效果。
在教育、教学中,培养学生自学能力是十分重要的,本书在这方面作了有益的探索。本书在编写过程中,注意让学生感受、理解知识产生和发展的过程,培养学生的科学精神和创新思维习惯,重视培养学生收集处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力等。
金融市场从来都是资本与智慧的竞技场,自从布莱克与斯科尔斯在20世纪70年代提出了期权定价公式起,数学方法开始在金融领域得到广泛的应用。随着金融品种多样化、交易的全球化使得金融市场信息技术急速增长,定性分析已经无法处理如巨大的数据。以数学与计算机相结合的数量化分析方法迅速发展。
无论是过去的长期资本管理公司(Long-Term Capital Management)、还是现在的文艺复兴科技有限公司(Renaissance Institutional Equities Fund)无不是数量技术力量的体现。CDS、CDO引发的金融危机印证了金融数量分析方法面临技术更新,但其以数学与计算机相结合基础不会改变。近几年,国内金融机构已经将金融数量化作为战略发展之一,金融数量分析在中国正处于起飞阶段。
Matlab强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融数量分析提供了有效“武器”。目前,Matlab在世界各大金融机构得到了广泛应用,例如使用matlab金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等等。
Matlab:数值计算平台,成熟的应用工具箱:Market Risk Using GARCH, Extreme Value Theory, and Copulas with MATLAB。
常见问题1:Matlab能做×××吗?
例如:aris_zzy版主你好!冒昧地给你发消息,请见谅!由于对Matlab软件不是十分了解,所以想请问aris_zzy版主Matlab软件是否可以用于做非线性格兰杰因果检验呢?企盼回复,非常感谢!!!
Ariszheng解答:
首先,如果你的问题具有成熟的算法,或者己经得到广泛应用如garch,Var等,Matlab会有相应的工具箱,您可以直接调用工具箱解决问题。 如果你做创新的东西,Matlab没有工具箱支持,您就需要自己根据算法编程解决,Matlab具有强大矩阵与统计库函数,可以为您的编程提供可靠的数值平台。理论上任何计算问题,只要根据模型编程应该都可以解决。问题是你需要自己编程(matlab工具箱就是建立在其他人编程基础上).
常见问题1:aris_zzy 版主:你那么强大,你那有没有关于DSGE模型的仿真matlab程序呀?
Ariszheng解答:版主也不是全知全能的,学习有两种方法免费自学与付费培训,你自己选择
Matlab 案例:
matlab基础教学视频2007版(公开)2009-7-23
布朗运动的随机序列-BrownM(公开) 2009-6-1
风险管理KMV模型Matlab计算—-实例分析 2009-5-12
补充内容 (2013-12-6 21:25): Fmatlab Fmatlab=finance+matlab