在过去，奥兰时富金融使用的是既昂贵又难以自定义第三方交易管理系统，使得它几乎不可能把新的金融工具。为了解决这些缺点，奥兰时富金融交易员和分析师开发了基于微软的内部解决方案^®高强^®电子表格。虽然这是比较容易与电子表格添加新的仪器，该公司很快这种方法遇到的障碍。首先，分析师花费了太多的时间从Bloomberg手动复制市场数据到电子表格。其次，涉及大量的市场和贸易数据，如情景分析，风险价值（VAR），并回测的计算，是费时，并经常导致软件崩溃。三，Excel模型无法适应蒙特卡罗模拟定价。

奥兰时富想自动检索数据，速度定价算法的过程中，和消除手动处理过程中发生的错误。此外，他们希望开发和部署能够跨三大洲可靠地服务于用户，以及每天处理的交易市场千兆字节的数据以及数以百万计一个可扩展的交易管理系统。

四名奥兰时富金融分析师从班加罗尔团队使用MATLAB来加速公司的商业分析和风险管理系统的开发。

分析师使用MATLAB和数据传送专线工具箱™写功能，以进口市场的数据来自彭博。

他们清理导入的数据，使用统计和机器学习工具箱™找到通过曲线拟合缺失值。他们还使用统计和机器学习工具箱中的数据以各种图表和图形的识别和可视化的趋势。

他们开发了一个定价模型，适用于各种工具，包括美国和欧洲的障碍期权以及商品和外汇期货。他们根据布莱克 - 斯科尔斯和Bjerksund-Stensland期权定价模型从金融工具的工具箱™这一模式。

使用金融工具箱™，该团队开发的算法来评估债券和收益率，并分析期权定价和灵敏度。

为了加快定价和估值计算，该小组利用并行计算工具箱™在多个处理器内核并行执行它们。

分析家实现并采用数据库工具箱™行业管理系统的三层架构的数据访问层。该层提供了访问一个MySQL^®被用于存储从计算中间和最终结果的数据库。

最后，团队使用MATLAB编译器™和MATLAB编译SDK™创建Java^®班从MATLAB算法。他们将这些类部署作为通过用Java开发的自定义Web应用程序通过远程方法调用（RMI）访问一组JAR文件。

贸易管理系统是目前在生产，和整个印度，阿联酋，新加坡，英国和美国不同的业务集团被使用。

• 开发时间两年减少。“多亏了各种定价模型，统计功能，并在MATLAB提供VaR的能力，我们就完成了交易管理系统的开发在一年左右，” Jegan说。“增量明显功能已经部署在更短的时间太长，如需要数以百万计的交易，并自动报告到Excel客户端通信组合的情景分析。”
• 手动工作减少80％;计算效率提高了80％。“我们减少80％的人力和时间要求，利用MATLAB自动检索并直接从彭博市场数据分析的结果”笔记Jegan。“此外，我们超过80％，增加加工贸易的计算效率，通过并行计算工具箱和数据库工具箱。在本财年结束，这曾经是我们的交易团队烦琐的过程歇业，现在是一件轻而易举的事，走了几个小时“。
• 可扩展的交易管理平台部署在世界各地。“发展我们的定价和估值算法的MATLAB的一个重要优势是，我们可以很容易地使用MATLAB编译SDK它们部署为JAR文件，” Jegan说。“这使我们能够写在MATLAB和用Java编写的表现层的所有核心算法提供一个可扩展的企业级应用。”