奥兰CFSG为商品和衍生品市场开发贸易管理系统

过去，奥兰CFSG使用第三方交易管理系统，成本高且难以定制，因此几乎不可能纳入新的金融工具。为了解决这些缺陷，奥兰CFSG的交易员和分析师基于微软开发了一个内部解决方案^®Excel^®电子表格。虽然使用电子表格添加新仪器更容易，但该公司很快就遇到了这种方法的障碍。首先，分析师花了太多时间手动将彭博的市场数据复制到电子表格中。其次，涉及大量市场和交易数据的计算，如情景分析、风险价值(VaR)和回溯测试，非常耗时，并且经常导致软件崩溃。第三，Excel模型不能适应蒙特卡洛模拟定价。

奥兰CFSG希望实现数据检索过程的自动化，加快定价算法的速度，并消除人工处理过程中出现的错误。此外，他们还希望开发和部署一个可扩展的交易管理系统，能够可靠地为三大洲的用户提供服务，并每天处理千兆字节的市场数据和数百万笔交易。

来自班加罗尔的四名奥兰CFSG分析师组成的团队使用MATLAB加速了该公司贸易分析和风险管理系统的开发。

分析师编写了使用MATLAB和Datafeed Toolbox™从彭博导入市场数据的函数。

他们清理了导入的数据，使用统计和机器学习工具箱™通过曲线拟合找到缺失的值。他们还使用统计和机器学习工具箱，用各种图表和图表来识别和可视化数据趋势。

他们为各种工具开发了定价模型，包括美国和欧洲的障碍期权以及商品和外汇期货。他们基于金融工具工具箱中的Black-Scholes和bjerksson - stensland期权定价模型建立了该模型。

使用Financial Toolbox™，该团队开发了评估债券和收益率并分析期权估值和敏感性的算法。

为了加快定价和估值计算，团队使用并行计算工具箱™在多个处理器核心上并行执行这些计算。

分析人员使用Database Toolbox™实现了交易管理系统的三层体系结构的数据访问层。该层提供对MySQL的访问^®用于存储计算的中间结果和最终结果的数据库。

最后，团队使用MATLAB Compiler™和MATLAB Compiler SDK™来创建Java^®类的MATLAB算法。他们将这些类部署为一组JAR文件，由Java开发的自定义web应用程序通过远程方法调用(RMI)访问这些JAR文件。

该贸易管理系统目前正在生产中，并在印度、阿拉伯联合酋长国、新加坡、英国和美国的不同业务集团中使用。

• 开发时间缩短了两年。Jegan说:“由于MATLAB中提供了各种各样的定价模型、统计功能和VaR功能，我们在大约一年的时间内完成了贸易管理系统的开发。”“重要的增量功能也已在更短的时间内部署，例如需要数百万笔交易的投资组合的场景分析，以及将报告自动化到Excel中用于客户通信。”
• 手工工作量减少80%;计算效率提高了80%。Jegan指出:“由于使用MATLAB直接从彭博社自动检索和解析市场数据，我们减少了80%的时间和人力需求。”“此外，我们使用并行计算工具箱和数据库工具箱，将贸易处理的计算效率提高了80%以上。在财政年度结束时结束业务，对我们的交易团队来说曾经是一个繁重的过程，现在是轻而易举的事情，只需要几个小时。”
• 全球部署的可扩展贸易管理平台。“在MATLAB中开发定价和估值算法的一个关键优势是，我们可以使用MATLAB Compiler SDK轻松地将它们部署为JAR文件，”Jegan说。“这使我们能够提供一个可扩展的企业级应用程序，所有核心算法都是用MATLAB编写的，而表示层是用Java编写的。”