为了优化其投资组合配置策略，安本需要创建一个模型投资组合，其中股票、大宗商品、债券和房地产等单个资产类别的权重高于或低于基准。这些决策部分基于复杂的关系模式，这些模式将影响市场的因素的行为及其对未来资产绩效的影响联系起来。阿伯丁希望利用机器学习算法来描述这些关系，了解它们的模式，并据此做出交易决策。

安本分析师需要利用现有的市场数据对机器学习算法进行培训和反测试。由于认识到他们拥有的数据越多，就会有越多的证据来支持他们的结果，该小组希望使用15年以上的市场数据。金宝app对于本地pc来说，在多维问题上使用这么多数据进行回测太慢了，他们需要使用计算集群来加速这个过程。

Abderdeen使用MATLAB，并行计算工具箱™和MATLAB并行服务器实现机器学习算法用于资产配置，并在微软Azure云中运行它们。

在MATLAB中，Llorente-Cano和他的团队开发了一套分类模型。每种工具都基于一个不同的机器学习算法，该算法来自于Statistics and machine learning Toolbox™和Deep learning Toolbox™，其中包括神经网络、决策树和支持向量机(SVMs)。金宝app

他们利用货币政策、企业利润、利率和隐含波动率等因素来训练模型。他使用Datafeed Toolbox™访问市场数据。

该小组在回测15年以上的历史数据训练的模型。在测试中，它被重复执行新的方法进行了探讨，并在新数据可用，拿起一整天才能完成。

为了加快这个过程，Aberdeen的解决方案架构师James Mann使用并行计算工具箱在桌面上实现了一个并行实现的原型，然后使用MATLAB并行服务器在一个有80个工作人员的计算机集群上运行并行执行。

后来，Mann将这些模型重新部署到运行在Microsoft Azure虚拟机(VMs)上的相同数量的工作人员中。他编写了一个脚本，允许MATLAB用户在云中启动vm, MATLAB并行服务器为工作人员提供机器学习算法访问。完成之后，用户运行另一个脚本来关闭vm。

Llorente-Cano继续完善用于资产配置的机器学习模型。他目前正在使用MATLAB开发基于经济物理学启发的变点分析方法和全局优化工具箱中的全局优化方法的交易策略。

• 支持投资组合的绩效目标。金宝app“我们根据MATLAB机器学习算法开发的资产配置过程建立了许多投资组合，”Llorente-Cano说。“这些算法帮助我们确定，与我们的基准相比，投资组合的权重将是过重还是过轻。”
• 处理时间从24小时减少到3小时。“当我们开始在Azure云上运行MATLAB分布式计算服务器时，我们的处理时间从24小时缩短到了3小时，”Mann说。因为作业调度器集成到MATLAB中，所以只需打开一个池并使用它，就可以很容易地利用并行计算的优势parfor循环。”
• 结果证实与多种机器学习技术。“我们相信不同的学习方法会带来不同类型的知识，”Llorente-Cano说。“使用MATLAB，我们将相同的数据呈现给神经网络、支持向量机和分类树，当这些不同的模型做出相同的交易决策时，这给了我们很大的信心。”

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