金融工程学知识与MATLAB求导代码资源库

下载需积分: 10 | ZIP格式 | 41.33MB | 更新于2025-01-06 | 71 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息:"matlab求导代码-Financial-Engineering:这是一个存储库,其中总结了一些有关金融工程的有用知识,您也可以上传自己对此的" 本存储库是一个涉及金融工程领域的综合性知识库,内容涵盖多个金融工程核心分支,包括固定收益、衍生工具、期限结构、利率等。存储库不仅提供了丰富的金融数学和时间序列模型内容,还包含了实用的编程技巧和数值方法示例,为金融工程的学习者和从业者提供了一个宝贵的学习和资源分享平台。 【知识点详细说明】: 1. 固定收益、衍生工具、期限结构、利率 - 这些是金融工程中的基础概念,涉及到债券、期权、期货等金融产品的定价与风险管理。 - 固定收益分析着重于债券投资组合管理和定价,而衍生工具则包括了各种类型的期权、期货和掉期合同。 - 期限结构描述了不同期限的金融工具收益率之间的关系,利率模型是金融数学的重要组成部分,例如著名的Black-Scholes模型就是衍生品定价中的经典模型。 2. 金融工程数学 - 金融工程数学是应用数学在金融领域的体现,它包括概率论、统计学、优化理论、随机过程等数学工具。 - 金融产品的定价、风险评估、以及投资策略的制定都需要运用到金融工程数学知识。 3. 时间序列模型(R) - 时间序列分析是金融分析中的一个重要工具,它用于分析和预测金融数据随时间变化的趋势。 - R语言因其强大的统计功能和图形表现力,在时间序列分析中得到广泛应用。例如,ARIMA模型、GARCH模型等都可以用R语言来实现。 4. 数值方法(MATLAB代码) - MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高性能语言和交互式环境。 - 在金融工程中,MATLAB的数值方法可以用来解决定价模型中的偏微分方程、优化问题以及模拟实验。 5. 编程技巧(C++/Python) - 金融工程领域内的编程不仅仅是进行数据分析,还包括构建交易系统、风险管理软件等。 - C++因执行效率高,常用于交易系统的开发;Python则以其简洁和强大的库支持,在数据分析和算法实现中受到青睐。 6. 量化工作面试 - 随着量化分析在金融行业的广泛应用,面试中对相关知识的考察也日趋严格。 - 存储库中可能包含对常见金融工程问题的解答,以及面试中可能遇到的编程题或案例分析题。 【如何上传自己的摘要】: - 第一步:在本地下载git bash - 第二步:使用git clone命令克隆远程仓库 ``` git clone https://github.com/zhenghaobaby/Financial-Engineering ``` - 这样您的本地文件夹中将包含与远程仓库一致的文件。之后您可以按照说明将您的内容(如创建的时间序列的markdown文件)加入到相应目录中。 - 上传文件之前需要先通过git pull更新本地仓库,以避免版本冲突: ``` git pull ``` - 然后添加您的文件到本地仓库,提交更改: ``` git add . git commit -m "This is a commit on xxxxx, on xx" ``` - 最后,将更改推送回远程仓库: ``` git push ``` 【标签】: - “系统开源”表明这是一个开放源代码的系统,用户可以自由地查看、使用和修改代码,这对于教育和学术研究特别有价值。 【压缩包子文件的文件名称列表】: - Financial-Engineering-master 表示存储库的主版本文件夹,其中包含了上述所有提及的知识点和资源,用户可以在此基础上进行学习、研究和贡献。

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