量化金融和风险管理的MATLAB

导入数据、开发算法、调试代码、提高处理能力等等。

在仅仅几行MATLAB®代码,您可以原型和验证计算金融模型,使用并行处理加速那些模型,并将它们直接投入生产。

领先的机构使用MATLAB来确定利率,进行压力测试,管理数十亿美元的投资组合,并在不到一秒钟的时间内交易复杂的工具。

  • MATLAB速度快:运行风险和投资组合分析原型的速度比R快120倍,100 x比Excel/VBA更快64 x速度比Python。
  • MATLAB自动生成文件模型审查和监管批准。
  • 分析师使用预构建的应用程序和工具可视化中间结果和调试模型。
  • IT团队可以部署直接将受IP保护的模型桌面和web应用程序如Excel、Tableau、Java、c++和Python。
  • MATLAB包括一个接口,用于从免费和付费来源导入历史和实时市场数据,包括彭博RefinitivFactSet,弗雷德,推特
  • MATLAB处理来自传统和替代数据源的大数据和流数据。

“MATLAB使我们能够专注于作为投资专业人士的核心竞争力,并部署定量风险管理和投资组合优化仪表盘,从第一天起就在我们的团队中增加了价值。”

matthew John和Jason Liddle, SMMI
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关于新能力的24次技术会谈
在MATLAB和Simuli金宝appnk中

投资管理

  • 为投资组合经理构建和发展仪表板,具有日内风险报告、估值和交易执行功能。
  • 使用预先构建的工具进行投资组合优化,使用均值方差、均值绝对偏差(MAD)、条件风险值(CVaR)和Black-Litterman方法
  • 使用风险调整阿尔法、跟踪误差、最大亏损和夏普比率来衡量投资业绩。

风险管理

  • 在整个风险模型生命周期中自动化、扩充和提供可执行的报告。在仅仅三个月的时间里,通过模型验证、模型审查、实现和监管批准来完成模型。
  • 为CCAR, DFAST, Basel III和Solvency II建立风险管理系统或压力测试基础设施。
  • 使用模型和函数量化风险暴露(如市场、信贷和操作风险),使用VaR和预期缺口回溯测试验证模型,并使用机器学习算法和文本分析补充传统方法。

算法交易

  • 使用传统方法(如技术指标或计量经济模型)或更先进的机器学习算法开发交易策略。
  • 使用MATLAB代码实时执行交易策略。

财务预测与建模

  • 使用点击应用程序将时间序列数据与计量模型(如ARMA, ARIMA, GARCH, EGARCH, GJR)或机器学习算法相匹配。
  • 接口DSGE模型预测关键经济变量。
  • 根据尼尔森-西格尔或Svensson模型估计的参数,使用函数进行利率建模和预测。

衍生品定价

  • 在MATLAB中使用蒙特卡罗模拟计算奇异期权的价格和希腊变量的速度明显快于在Visual Basic、R和Python中运行它们。
  • 选择不同的定价方法(如封闭方程、二项式树、三项式树和随机波动率模型)对期权进行定价。这些期权包括欧洲期权、美国期权、亚洲期权、障碍期权、上限、下限、掉期和多重标的资产衍生品。
  • 并行运行计算密集型应用程序或将其部署到GPU。
  • Numerix的界面。

保险与精算学

  • 分析大型数据集,创建自定义精算模型,并使用并行化轻松加速模拟。
  • 使用MATLAB建立自定义风险模型作为偿付能力II的平台
  • 为各种保险产品定价,如可变年金、最低保障福利选项下载188bet金宝搏、定期保险和养老政策。