定量金融学的进化在MATLAB(新)

作者大卫·威林汉,2023年5月22日,

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大家好！

我想欢迎你来我们的新博客定量金融学。解决问题,我想给的概述的主要领域,我们致力于在MathWorks过去几个MATLAB版本。这些包括:

一般的能力
项目组合管理
风险管理
计量经济学
环境、社会和治理和气候风险
人工智能和量子计算

这个博客的内容也作为说话!查看视频在这里:

一般的能力

MATLAB与Python

你知道,MATLAB与Python吗?MATLAB的确有能力调用Python库,和Python有能力调用MATLAB库。这是通过提供Python API在MATLAB。

以下研讨会强调了如何创建一个加密汇率预测模型,预测模型是建立在MATLAB但是在Python库获取财务数据。

MATLAB模型预测从Python调用加密货币价格

MATLAB在gpu上

MATLAB可以让用户方便地访问GPU硬件加速他们的模拟使用一个函数调用arrayfun。从R2022b下面的例子,使用GPU arrayfun蒙特卡罗模拟,展示了如何使用这个加速期权定价模型基于蒙特卡罗模拟100 x。

这个基准测试的期权定价模型,显示了一个使用GPU加速接近100 x

项目组合管理

有两个主要主题突出的项目组合管理领域。

val

val的对比是一个有用的工具在历史或投资策略执行模拟的市场数据。

MathWorks一直高度关注val投资组合策略为MATLAB用户尽可能容易。这开始在R2020b回来,我们使它有效的用户:

定义使用val策略backtestStrategy对象
创建一个backesting引擎使用backtestEngine对象
运行和分析val的结果runBacktest和总结

val工作流的更多信息,请参阅val投资策略和val投资策略与交易信号。

最初版本以来源源不断的添加了新功能,与一些主要的例子是:

val框架例子可用的金融工具

使用实验管理器比较投资组合优化目标

投资组合优化是一个复杂的财务分析领域,涉及平衡多个变量和多个目标。这些变量通常会相互作用,使得辨别和调优每个变量对投资组合的风险和收益的影响客观困难。

我们正在研究一个示例,展示了用户如何管理,调整,并解释使用MATLAB的优化组合实验管理器应用程序。这仍然是一个进展中的工作,但如果你想随意的源代码联系我为最新版本。

亮点包括:

在MATLAB中创建一个投资组合优化实验的实验管理器应用程序
通过一系列投资组合优化参数
val和比较不同投资组合目标的结果

在实验管理器显示了一个实验的结果,比较了不同投资目标

风险管理

金融机构努力减少金融模型的复杂性管理的生命周期,提高运营效率和降低风险。面对不断增加的复杂性和监管审查的金融模型,管理自己的生命周期可以繁琐和耗时。

MathWorks看见一个机会帮助组织简化这个过程,和开发工具套件的平台命名Modelscape。Modelscape是一个平台,使金融机构能够简化模型开发、部署和维护。它有助于确保模型准确性、版本控制、协作、遵守内部和外部法规,导致更好的决策,降低成本,增强治理模型。

Modelscape:治理、开发、验证实施(测试和部署)和跨业务线监控模型

一课我们学会了从那些采用Modelscape,是他们正在寻找一个解决方案是高度定制的需求,在使用MathWorks服务,发现价值提供最终的解决方案,满足他们的需求。

参考下面有两个客户演讲强调MathWorks工具的使用模型生命周期管理:

使用MATLAB搬到下一代的品位模型

汇丰(HSBC)采用MLOps

计量经济学

尽管计量经济学建模和预测技术的进步,生产准确的模型输出仍然具有挑战性。预测需要考虑许多不确定性相关经济数据,采取迭代方法,建立模型时产生和解释他们的预测结果。

有两个新增MATLAB的计量经济学工具箱强调帮助用户生成和解释的结果。

的计量经济学建模师应用程序增加了拟合金宝app多元时间序列模型的支持

计量经济学建模师是一个应用程序,帮助用户进行统计检验,并建立模型而不需要程序代码。事实上它会为你生成代码。它已经存在了一段时间,支持单变量模型,但现在支持多元建模。金宝app具体你可以适应向量自回归(VAR)模型,包括可选的外生变量(VARX)或向量纠错(VEC)模型。

利用计量经济建模应用程序创建一个向量自回归模型(VAR)

商业周期的过滤器

塑造一个宏观经济造成长期趋势和临时波动计量数据。长期世俗的影响包括人口增长、资本积累、生产力的增强和市场开发。短期影响包括季节性、监管干预,央行政策,技术的冲击,投资者的前景。当观察到聚合多个指标的增长,中期经济变化常常被描述为经济衰退和扩张或业务周期。

MATLAB我们发布了一个最新版本的数量商业周期的过滤器允许用户更好地理解这些经济数据中的模式。

不同的业务循环过滤器highling中期经济周期的趋势

环境、社会和治理和气候风险

环境、社会和治理和气候融资是两个新领域MathWorks的焦点。这是我们所做的在这两个领域的概述和当前的例子:

环境、社会和治理

环境、社会和公司治理(ESG)是一个框架用来评估一个组织的业务实践和性能在不同的可持续性和伦理问题。它还提供了一种方法来衡量业务风险和机会在这些地区。MATLAB使投资者将环境、社会和治理因素和气候数据纳入投资决策和风险管理流程。

帮助用户了解一些他们可以把环境、社会和治理的方式,在最新版本有两个例子:

气候风险

极端气候事件的发生,以及无序过渡到低碳经济,可能会对金融体系不稳定的影响。与气候相关的风险分析探讨了潜在影响个人安全与稳健的金融机构和如何将这些可能更广泛金融对银行体系稳定性的影响。

帮助用户理解的一些方法可以分析气候风险,我们已经发布了最新版本3的例子:

气候风险的例子在风险管理工具箱

人工智能和量子计算

AI和量子都是令人兴奋的领域,MathWorks一般是重点,但金融行业有独特的应用程序。

人工智能

人工智能一直在进入金融和某些应用程序已成为另一种选择,试图对传统的方法进行比较。MathWorks发展不同的例子AI技术可以应用于增强或改进现有的工作流包括仪器定价、交易和风险管理。

例子展示使用深度学习和强化学习在金融领域的应用

量子计算

量子计算是一项新技术,可以使复杂的问题模拟或解决,数量级的速度比传统技术。很明显,有一些好处为用户开发金融应用程序。上下文,有2方面量子硬件和算法。在硬件方面,有公司寻求开发新的电脑芯片是基于量子计算。在软件方面,有框架正在开发基于执行量子算法。MathWorks关注后者与MATLAB的释放MATLAB支金宝app持量子计算方案在R2023a。

财务团队一直在忙新例子thatshow如何使用函数可用的支持包和将它们应用于以下工作流程:金宝app