金融分野向け MATLAB 基礎

1日目

MATLAB ユーザーインターフェイスの使用        

目的: この章では、MATLAB 統合環境における主要な機能とそのユーザーインターフェイスを紹介します。 このコースの多くのテーマをこの章で紹介し、後の章で詳細を紹介します。

• ファイルからのデータのインポート
• 変数の保存と読み込み
• データの対話形式による可視化
• グラフィックスの確認とカスタマイズ
• グラフィカルな結果の共有

変数とコマンド

目的: この章では、MATLAB コマンド入力の概念を紹介します。主に変数の作成、数値およびテキストデータへのアクセスについて学びます。

• コマンドの入力
• 数値変数の作成
• ヘルプ内容の取得
• テキスト データの変数の作成
• 変数値へのアクセスと変数値の変更
• プログラムによるスプレッドシートからのデータのインポート

日付と時刻

目的: 変数の作成、データへのアクセスと操作、基本的な可視化に重点を置いてMATLABコマンドを実行します。 最後に、MATLABコマンドをスクリプトにまとめて実行と実験を簡単にする方法を学びます。

• コマンドの入力
• 数値変数とテキスト変数の作成
• ヘルプとドキュメンテーションの検索
• プログラムによるデータのインポート
• 変数値へのアクセスと変数値の変更
• スクリプトの作成と実行

結果の可視化

目的: 数値および時間ベースのデータを視覚化します。 最後に、グラフィックスと注釈をカスタマイズしてチャートの外観を改善する方法について学びます。

• データの可視化
• グラフィックスオプションのカスタマイズ
• 個々のグラフィックスコンポーネントの使用
• 注釈
• 数値とテキスト間の変換

データ解析

目的: 数値データに対して数学および統計演算を実行します。 MATLAB の構文を使用すると、1つのコマンドで複数の列に対して前処理および分析タスクを実行できることを学びます。

• データ計算の実行
• 行列データの解釈
• 行列を使用した解析

2日目

日付と時刻

目的: 日付と期間を表現および操作できるデータ型について学びます。また、日付と期間の値を数値変数として抽出する方法についても学びます。

• 日付と期間の表現
• 日付と期間を使用した演算の実行
• 日付と期間の数値成分の抽出
• 日付を使用したプロット

表形式データの扱い

目的: データをテーブルとしてインポートし、複数のデータ型が混在している表形式のデータセットを操作する方法について学びます。

• データをテーブルに格納
• テーブルからのデータの抽出
• テーブルの変更
• テーブル演算
• テーブルからのデータのエクスポート

条件付きデータ選択

目的: 特定の条件を満たすデータのサブセットを分析する方法について学びます。また、論理変数を使用して高速にデータ抽出と操作を実行する方法についても学びます。

• 論理演算子を使用して論理条件を定義
• 論理変数でのインデックスによるデータの抽出およびフィルター処理
• データのサブセットの識別とカウント
• categorical 配列を使用した離散変数の管理

フロー制御のプログラミング

目的: ユーザーとの対話操作に基づく意思決定を行い、さまざまな状況に適応できる柔軟なコードを作成する方法について学びます。 最後にプログラミング構文を使用してタスクを自動化します。

• ユーザーのコマンド駆動による操作およびグラフィカルな対話操作を管理
• 条件付きプログラミング構文を使用したプログラミングフロー制御
• ループを使用した反復タスクの実行

3日目

欠損データの扱い

目的: 欠損値を含むデータに対して統計計算を実行します。 データセット内の欠損値の特定、削除、および置換について学びます。

• 欠損値の特定
• 欠損値の無視、削除および置換

グラフィックスのカスタマイズ

目的: 複数のグラフィックコンポーネントで構成されるグラフを作成します。 色、テキスト、およびデータ操作機能を使用して、見やすいグラフを作成する方法について学びます。

• MATLAB グラフィックス階層の使用
• 個々のグラフィックスコンポーネントのアクセスと変更
• グラフィカルテーブルの管理

モデルによる実測データの近似

目的: モデルを近似する前にデータを前処理を行い、確率分布と線形モデルをデータに適合させます。 最後に、理論分布または近似分布から乱数を生成する方法について学びます。

• 線形回帰モデルの近似
• 確率分布の近似
• 分布近似を使用したシミュレーション

関数を使用したタスクの自動化

目的: モジュラータスクをユーザー定義関数としてカプセル化することにより、自動化を促進する方法について学びます。 また、ファイルと変数への参照方法を理解し、コードをデバッグするためのツールについて学びます。

• 関数の作成と呼び出し
• ワークスペースのデータの管理
• プレーンテキスト形式のコードファイルを記述
• MATLAB パスの管理
• コードファイルのデバッグ
• 構造体によるインターフェイスの単純化