《金融数量分析Matlab编程》2009年本书的第一版上市、2013年第二版上市到现在已近五年多的时间，时光飞逝不变的只有大家对Matlab的热爱以对作者的支持。近五年国内金融市场变革迅速、金融产品日新月异；本书内容增加也紧跟时代的发展，在第三版中主要增加期权定价模型与数值计算方法、股票挂钩结构分析以并进一丰富险价值VaR的计算的内容。

        或许大家都应为听说Matlab的功能强大并能解决你所遇到的问题才开始学习Matlab的，作者也不例外。但我相信如果有一个更好的、更能说服自己的理由，大家或许能够更主动积极的学习Matlab，并将Matlab用于金融数值计算，同时提高自己对于金融的理解。所以第三版序言主题“为什么要编程！”

1. 巨大数据量：

        “大数据”时代，在金融方面我们需要处理的数据量越来越大。A股票数量早已超过两千，证券投资基金的数量也已经过千，最近将中证指数公司、深证信息公司、中信标普等指数编制机构发布的各类指数也已近千。开盘价、收盘价、ROE、ROA、夏普比率、波动率……各种指标不计其数。

2.复杂的模型

        随着投资标的品种的增加，股指期货指数、个股期权、分级基金等等，我们所需掌握定价模型越来越复杂，例如期权定期、Beta对冲、浮动利息债券等等。复杂的定价模型需要强大的数值计算平台的支持。

3. 避免主观臆断：

        人类大脑思维具有局限性并且逻辑有时具有跳跃性，常常凭借直观感觉判读事物。例如几年前大家常见的一个量化案例“某策略赚3%止赢即获利平仓；亏损1%平仓止损，每一组止赢与止损交易可以获利1%，如果这个策略进行高频交易，将获利丰富啊！”   我们的思维忽略了一点即赚3%与赔1%的概率并非一致，如果进一步思考发现我们忽略了交易成本。

        再举一个我常常使用的例子：“两个[0，1]上的均匀分布的和为什么分布？三个[0，1]上的均匀分布的和为什么分布？ n个呢？”  有的读者会直接回答还是均匀分布、有的读者深思一下回答正态分布。这两个答案或许都不正确，如何验证？ 我们可以通过编程的方式进行数值试验，对两个结论进行验证，如果做数值试验，那就需要编程实现。

4.实现自动化办公：

        这点将是我着重与大家分享的。大多数人日常工作可能面临很多重复劳动与繁琐计算。例如：某个报表，每日（周、月）都要更新，更新逻辑很明确：增加内容、市场数据统计、附加某些计算等等。或许，你每天工作中excel或word的重复工作占据了大量的时间。如何有一种方法可以将自己从中解脱出来，我们可以有更多的时间进行创造性的工作与享受生活。假设：工作30年，每天有50%的时间在重复劳动，你的15年时间就在重复中度过了。在这里声明，重复并非不好，或许大多数工作的性质就是重复，每个人生活态度不一样，首先自己厌恶重复，有时为了生活也不得以不重复，但在重复的过程中我总是思考如果自动化。如何摆脱重复

        所谓重复劳动，大多都是规则明确化的，规模包括脑力与体力两个方面。从算计角度的发展，就是机器代替人类执行重复计算或劳动的过程。自从有了计算机，大家的劳动相比之前高效许多。但是，我们或许还在计算机上进行某些重复劳动与繁琐计算，这又是为什么？ 软件、硬件作为商品都是普遍适用的，基于利润或稳定性方面的考虑不会针对某件事或某人人设定，所以面对自己工作的问题，就需要自己或请人来解决。由于某些业务的复杂性（非技术上的），或许自己最明白其中的逻辑，自己编程解决或许是一条非常有效的路径。例如，金融市场数据的每日更新。同时通过Matlab程序实现，可以将自己从一定的重复劳动中解脱出来。

        实现自动化办公需要自己编程，你或许会问: 不会编程咋办？ 首先必须说明的是，有些人适合编程与有些人不适合编程，适合不适合只有尝试过才知道，还有一条途径请别人帮你解决问题，如果你觉得贵只有自己继续重复劳动。假设：工作30年，每天有50%的时间在重复劳动，你的15年时间就在重复中度过了。是否尝试一下由你自己决定！ 在这里声明，重复并非不好，或许大多数工作的性质就是重复，每个人生活态度不一样，首先作者厌恶重复，有时为了生活也不得以不重复，但在重复的过程中作者总是思考如果自动化。你希望试图去改变一下吗？

程序作者：王能仕

5. 量化交易“赚钱”：

    量化交易者的楷模为数学家西蒙斯，关于他的文艺复兴科技公司与大奖章基金介绍如下：

        “华尔街“赚钱机器”文艺复兴科技公司，并依靠公司旗舰产品大奖章基金（MedallionFund）20年的超群表现赢得无数赞誉。据福布斯杂志的统计，截至2012年9月，西蒙斯的身价高达110亿美元，在福布斯全球富豪榜上位居第82位。

        数据显示，自1988年成立直至2010年西蒙斯退休，大奖章基金年均回报率高达35%，不仅远远跑赢大市，还较索罗斯和巴菲特的操盘成绩高上十余个百分点，这使得西蒙斯在人才济济的华尔街笑傲群雄。他被投资界称为“量化投资之王”。

    

        西蒙斯成功秘诀主要有三：针对不同市场设计数量化的投资管理模型；以电脑运算为主导，排除人为因素干扰；在全球各种市场上进行短线交易。”

        总结如果没有仔细阅读前面四点，直接看到量化交易“赚钱”，作者将提醒阅读前面四点尤其是（避免主观臆断与实现自动化办公），以量化交易“赚钱”或许需要天赋与运气，但实现避免主观臆断与实现自动化办公只需要你用些时间学习一下Matlab编程。

MATLAB金融应用班(北京2016年3月18-20日 深圳|上海）

课程简介:

本课程根据功能模块划分，主要内容包括：Matlab基本介绍、统计与优化、固定收益分析、投资组合管理与绩效、金融风险的测量与管理、金融模型模拟计算、衍生品设计与定价，是综合性较强，并与实际结合紧密的课程。在每个知识点中都有具体的实例做练习，可以让学员真正掌握每个功能的特点和具体应

讲师介绍：

郑志勇(Ariszheng) 北京合晶睿智执行合伙人，集思录 副总裁  先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。专注于产品设计、量化投资、Matlab相关领域的研究。尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，同时也编著了多本教材，包括： 《运筹学与最优化MATLAB编程》， 《金融数量分析:基于MATLAB编程》等图书。国内Matlab金融领域的权威人士。

李洋（faruto） 5年证券期货从业经验，中国量化投资学会专家委员会成员、MATLAB技术分会会长，MATLAB技术论坛（www.matlabsky.com）联合创始人，北京师范大学应用数学硕士，先后就职于私募、期货、保险公司，从事量化投资相关工作。十年MATLAB编程经验，对机器学习、量化投资等相关领域有深入研究，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》等书籍。

培训目的：

使学员掌握使用matlab进行金融数量分析相关编程技能。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，增强你学习和研究的能力。具体如下：

（1）了解业界金融数量分析工作内容；

（2）如何获取基础数据并进行数据清洗；

（3）如何进行逻辑分析并建立模型；

（4）如何将模型转化为Matlab程序并提高计算效率；

（5）如何通过图标方式展示数据；

（6）如何实现整个数量分析工作的自动化。

课程简介：

模块名称	课程内容
Matlab基本介绍 （3小时）	课程目标: 掌握Matlab的基本功能与使用方法1.MathWorks公司和MATLAB产品介绍 2.MATLAB 用户界面与基本函数 3.编写脚本文件与控制语句(IF,For) 4. 2D\3D绘图以及图像美化 务实操作: 1.Matlab中矩阵的命名与赋值 2.Matlab与Excel、数据库交互 3.龟兔追逐赛的逻辑分析与编成实现
统计计算与优化方法 （3小时）	课程目标: 掌握金融统计与优化思路并Matlab进行计算1.如何获取数据以及数据整理 2.常用的分布与随机数、统计回归与统计检验 3.优化问题的分类与求解方法 4.局部最优与全局最优 务实操作: 1.从Excel获取行沪深300及其成本股数据 2.检验沪深300数据是否服从正态分布 3.如何选取10个成分股跟踪沪深300指数
固定收益分析 （3小时）	课程目标: 掌握金融统计与优化思路并Matlab进行计算1.货币的时间价值 2.债券的价格与收益率 3.债券久期与凸度计算 4.分级基金定价与分析 务实操作: 1.如何基于Matlab计算进行住房贷款还款方式的选择 2.如何使用Matlab构造久期免疫债券组合 3.如何使用Matlab构分级基金A份额定价
金融模型模拟计算 （3小时）	课程目标: 采用情景分析、历史模拟、随机模拟的方法对金融模型进行测试与分析 1.如何利用历史数据进行历史模拟 2.如何根据模型进行情景分析 3.如何生成随机价格序列并进行模型测试 务实操作: 1.使用情景分析方法对商业养老保险进行现金流分析 2.投资组合保险CPPI与TIPP的历史模型与随机模型
衍生品设计与定价 （3小时）	课程目标: 了解各种期权设计、并根据条款进行期权定价、分级基金结构分析 1.欧式期权、美式期权、异议期权的结构2.期权定价的二叉树模型与ＢＳ公式3.复杂期权定价的蒙特卡洛方法务实操作: 1.如何使用Matlab进行期权二叉树模型与ＢＳ公式计算 2.如何使用Matlab计算期权隐含波动率 3.如何使用Matlab进行蒙特卡洛方法计算期权价格
Matlab编程经验分享 （3小时）	课程目标: 分享编成经验避免重复的错误 1.量化中的疑惑与理性 2思维逻辑与编程逻辑 3.理想与现实的矛盾 务实操作: 1.如何定时触发程序运行 2.如何使用Matlab发邮件 3.如何实现坐标轴过原点实现 4.自动化办公-分级基金数据提取与分析
N分钟学会MATLAB(60<n<180)< n<180)<=”” font=”” style=””> （1小时）	课程目的：采用Q&A形式，带领学员快速复习MATLAB相关基础知识，让刚接触MATLAB的学员能快速有效地了解MATLAB。该部分内容可据学员实际情况增减时间。 基础知识快速复习 输入输出快速复习 数据处理快速复习 数学运算快速复习 字符操作快速复习 日期时间快速复习 绘图相关快速复习 数学、金融、统计相关快速复习
MATLAB在量化投资中的应用 （3小时）	课程目的：通过一些具体实际案例让读者了解MATLAB在股票、衍生品投资中的具体应用。 MATLAB在量化投资中的具体应用案例简介 基于MATLAB的简单均线交易系统 基于MATLAB的常见指标的大盘择时交易系统 基于MATLB的期现套利 基于MATLAB的股指期货日内突破交易系统 基于MATLAB的IF、Cu期货跨期套利（日内高频） 基于MATLAB的跨市场套利（隔夜低频） 基于蒙特卡洛模拟的定增基金净值模拟 基于MATLAB的品种波动性分析 基于MATLAB的交易品种相关性分析 基于MATLAB的行情软件——MATLAB GUI简介 基于MATLAB的量化回测平台——框架、实现、应用 学习MATLAB的一些资源
支持向量机的理论与应用 （3小时）	课程目的：通过实际案例让学员了解SVM的理论与应用，掌握Libsvm工具箱的具体安装与使用 支持向量机理论相关 What is SVM? 统计学习理论（Statistical Learning Theory）——SVM的理论基础 SVM的基本思想 Libsvm中采用的各种SVM模型 支持向量机应用相关 初识SVM分类与回归 LIBSVM参数介绍 SVM的具体应用案例简介 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用

 

【培训时间】

北京 2016年3月18-20日

2016年4月22-24日（深圳）

2016年5月6-8日（上海）

【培训地点】北京（具体培训地址，培训前通知）。

【主办单位】北京合晶睿智

【培训学费】5280元/人 （三天课程）

 

【付款方式】（可开发票）

银行转账：

户名： 北京合晶睿智信息咨询中心（有限合伙）

账号： 110912457110701

开户行：招商银行北京分行营业部

【联系方式】

联系人：郑志勇

手 机（微信）： 13366562225

邮 箱： quantzone@sina.com