在短短几行MATLAB®代码,你可以原型和验证计算金融模型,使用并行处理加速这些模型,并把它们直接投入生产。
领导机构使用MATLAB来确定利率,执行压力测试,数十亿美元的投资组合管理和贸易复杂的仪器在不到一秒钟的时间。
- MATLAB是快:运行风险和投资组合分析原型比R快120倍,100 x速度比在Excel VBA,64 x速度比Python。
- MATLAB模型自动生成文档审查和监管部门的批准。
- 分析师使用预先构建的应用程序和工具可视化中间结果和调试模型。
- 这组可以部署IP模型直接保护桌面和web应用程序如Excel表、Java、c++、Python。
- MATLAB包括一个接口,用于进口免费和付费的历史和实时市场数据来源包括布隆伯格,Refinitiv,FactSet,弗雷德,和推特。
- MATLAB处理大、流数据从传统和替代的数据源。
“MATLAB使我们专注于我们的核心竞争力作为专业投资人士和部署一个定量风险管理和投资组合优化的仪表板,附加值从第一天在我们的团队。”
马修约翰和Jason Liddle SMMI
使用MATLAB金融和风险管理
投资管理
- 投资组合经理建立和发展仪表板,盘中风险报告、估值、交易执行能力。
- 使用预先构建的工具来执行投资组合优化利用均值-方差、平均绝对偏差(疯了),条件风险价值(CVaR),Black-Litterman方法。
- 衡量投资业绩使用风险调整阿尔法,跟踪错误,最大的跌势,和夏普比率。
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风险管理
- 自动化、增加和风险模型生命周期中提供可执行的报告。通过模型验证模型,模型检查,在三个月内实现,和监管机构的批准。
- 建立风险管理体系压力测试基础设施CCAR DFAST,《巴塞尔协议III》(Basel III)和Solvency II。
- 使用模型和函数来量化风险(例如,市场、信用和操作风险),利用VaR和预期缺口,val,验证模型和补充传统的机器学习算法和文本分析方法。
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财务预测和建模
- 使用观点单击应用程序适合与计量经济学时间序列数据模型(如ARMA, ARIMA、GARCH、EGARCH, GJR)或机器学习算法。
- 接口DSGE模型预测重要的经济变量。
- 使用功能建模和预测基于利率- siegel或Svensson模型参数估计。
衍生品定价
- 计算奇异期权的价格和希腊变量在MATLAB显著高于使用蒙特卡罗模拟运行Visual Basic, R, Python。
- 选择各种定价方法(例如,封闭方程,二项树、三项式的树木,和随机波动率模型)价格选项。这些包括欧洲选项,美国选择,亚洲期权、障碍期权,帽、地板、互换,multi-underlying资产衍生品。
- 并行运行计算密集型应用程序或部署GPU。
- Numerix的界面。
保险和精算
- 分析大型数据集,创建自定义的精算模型,使用并行化和容易加速模拟。
- 使用MATLAB构建自定义的风险模型作为偿付能力II平台。
- 价格不同的保险产品,如可变年金,保证最低收益选项下载188bet金宝搏,任期保证,和养老政策。
