Matlab蒙特卡洛开发培训 
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                           班级规模及环境 | 
                    
                     
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                        为了保证培训效果,增加互动环节,我们坚持小班授课,每期报名人数限3到5人,多余人员安排到下一期进行。 | 
                    
                     
                          
                         上课时间和地点 | 
                    
                     
                      上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 
                      最近开课时间(周末班/连续班/晚班): Matlab蒙特卡洛开发培训开课时间:2024年1月8日 | 
                    
                     
                          
                         学时 | 
                    
                     
                           ◆课时: 共5天,30学时 
                         
                                ◆外地学员:代理安排食宿(需提前预定) 
                                ☆注重质量
                         
                                ☆边讲边练 
                                        ☆合格学员免费推荐工作 
                                 
                                        ☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质 
                                 
        专注高端培训15年,曙海提供的证书得到本行业的广泛认可,学员的能力 
        得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。 
 
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                      ◆团体报名优惠措施:两人95折优惠,三人或三人以上9折优惠 。注意:在读学生凭学生证,即使一个人也优惠500元。 | 
                    
                     
                          
                         质量保障 | 
                    
                     
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                          1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听; 
                                  2、培训结束后,培训老师留给学员手机和Email,免费提供半年的技术支持,充分保证培训后出效果; 
                              3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 ☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升您的职业资质。专注高端培训13年,曙海提供的证书得到本行业的广泛认可,学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。  | 
                    
                     
                               Matlab蒙特卡洛开发培训 | 
                    
                    
                    
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                      课程简介: 
                        Monte   Carlo方法起源于18世纪末,自20世纪中叶起此方法广泛应用于工程领域。近年来,金融衍生产品愈来愈复杂,同时人们对金融市场的认知也愈来愈深刻,传统的数学方法捉襟见肘,此时,人们将眼光投向工程领域内业已成熟的Monte   Carlo方法。 
                        Monte Carlo方法既简单又复杂,简单到三到四个固定的步骤即可完成Monte   Carlo模拟,然而正确、恰当地使用此方法却需要技术与艺术的结合。错误使用此方法的情形比比皆是,当前依然肆虐全球的次贷危机,从某种角度而言,其根源之一就是使用蒙特卡洛等方法对次级贷款等衍生产品的定价出现了偏差。 
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                        培训内容: 
                        
                          第○章 前言与说明 
                          第一节 简单而复杂的Monte Carlo 
                          第二节 本课程将解决的问题 
                          第三节 章节设置 
                          第四节 课程的教授模式 
                          第五节 基础知识要求 
                          第六节 Monte Carlo并行计算 
                          第七节 关于回答疑问 
                          第八节 关于后续课程 
                          第九节 版权声明 
                          第十节 参考文献 
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                          第一章 Monte Carlo方法概述 
                          第一节 Monte Carlo历史渊源 
                          第二节 Monte Carlo方法适用用途 
                          第三节 最简单的例子 
                          第四节 Monte Carlo形式与一般步骤 
                          第五节 Monte Carlo方法的优点 
                          第六节 Monte Carlo原理(选读) 
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                          第二章 随机数的生成 
                          第一节 随机变量基本概念 
                          第二节 一维随机数 
                          第三节 多维联合分布的随机数 
                          第四节 伪随机数的问题 
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                          第三章 随机过程模拟 
                          第一节 标准布朗运动 
                          第二节 带漂移的一般布朗运动 
                          第三节 几何布朗运动 
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                          第四章 例子 
                          第一节 关于停止条件 
                          第二节 例子一:计算定积分 
                          第三节 例子二:计算圆周率 
                          第四节 例子三:计算欧式看涨期权价值 
                          第五节 例子四:计算亚式看涨期权价值 
                          第六节 例子五:计算Accumulator价值 
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                          第五章 并行计算 
                          第一节 Matlab并行计算原理梗概 
                          第二节 启动Matlab并行计算环境 
                          第三节 终止Matlab并行计算环境 
                          第四节 Matlab做Monte Carlo并行的算法(本人推荐) 
                          第五节 将前一章五个例子改写为并行代码 
                          第六节 速度实测结果 
                            ???
                             
                            第六章 大规模蒙特卡洛实验的实现 
                            第一节 原理及数学推导 
                            第二节   串行算法的实现 
                            第三节 并行算法的实 
                                                 
                          
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