“MATLAB使我们能够专注于我们的核心竞争力作为投资专业人士，并部署量化的风险管理和投资组合优化仪表板，这些仪表板在我们团队中的一天增加了价值。”
Mathew John和Jason Liddle, SMMI
Sanlam Multi-Manager International (SMMI)专注于通过识别、选择和组合最好的资产管理公司，为客户优化回报。这些基金经理依次选择标的投资资产。投资组合构建、经理选择和战术资产配置的决策都是基于定量分析和定性评价。
SMMI使用MATLAB®实现用于建模风险投入的集成工作流，生成优化的投资组合，计算风险指标，并支持具有定量度量的定性见解。金宝app
“随着Matlab，我们综合了三个以前的恐怖活动，”SMMI投资分析师Mathew John说。SMMI的风险经理Jason Liddle补充道，“这导致了在投资团队中更加了解我们投资组合的风险风险。共同的理解有助于提高挑战性市场条件的表现。“
SMMI分析师使用MATLAB构建并部署了一个投资风险仪表盘以及潜在的风险建模和优化组件。
在MATLAB中，该团队建模了风险输入，包括波动性、相关性和协方差，并将它们存储在一个SQL数据库中，在引用的作业名下很容易访问。
他们使用MATLAB、Financial Toolbox™和Optimization Toolbox™开发了算法，利用Black-Litterman框架在有效边界上生成优化的投资组合。Black-Litterman的先验和后期收益是根据存储的风险输入和投资策略师的市场观点计算的。
为了计算风险指标，该团队使用组件对象模型(COM)接口从他们的MATLAB应用程序访问Sungard APT风险引擎。
SMMI分析师与MathWorks在南非的分金宝搏官方网站销商OPTI-NUM Solutions合作，使用MATLAB创建了一个图形界面，使他们能够将拟议的投资组合权重可视化，并将其与有效边界以及当前和过去的投资组合进行比较。
该团队使用Matlab Compiler™创建了一个独立的Windows可执行文件。在没有安装MATLAB的情况下，可以使用的应用程序的此版本由SMMI（包括首席投资官）使用分析师。
计算时间从分钟减少到秒．“打开我们之前使用的大型复杂的电子表格需要五分钟，然后在我们改变后再次重新计算20秒，”湖湖说。“与matlab，我们几乎瞬间获得结果。此外，我们可以将我们的分析结果保存到数据库，这比电子表格集更容易访问和管理。“
广泛使用的定量分析工具．“在我们部署了用MATLAB和MATLAB编译器创建的定量风险仪表盘后，我们的分析师为进行富有成效的定性辩论做了更好的准备，”John说。“MATLAB编译器使我们能够扩展我们开发的解决方案，并使其可用于我们的整个投资团队。”
开发时间缩短了几个月．Liddle说:“如果我们选择c++或VBA而不是MATLAB，它可能会花费我们四倍的时间。”“MATLAB使得使用内置的投资组合优化函数测试新想法变得容易，并迅速将初始原型转化为生产应用程序。”
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