“金融分析师和投资顾问通常不具备有效编码的编程技能。然而，如果它们不自己编码，那么就很难试验、开发和对新方法进行反向测试。尽管我们的投资顾问团队的编程经验有限，但MATLAB使我们能够开发和部署一个功能齐全的金融咨询平台。”
Abhishake Mathur，ICICI证券
ICICI Securities Limited是印度最大的零售经纪和投资公司。该公司使用MATLAB推出了他们的ROBO咨询平台跟踪和ACT™®作为其咨询引擎。Track&Act™是对公司现有财务规划和咨询实践的一个重大改进，它将资产与负债进行匹配，并动态监测每个客户的目标资产配置、储蓄率和投资组合进展。该平台的咨询引擎自动化了以前的手工流程，使该公司能够为其超过360万投资者的客户群提供个性化的财务规划。
“我们开发的平台的稳健性和可扩展性为快速增长的咨询和财务规划实践奠定了基础 - 如果我们使用电子表格或类似工具，那就不会有可能，”投资高级副总裁Abhishake Mathur说ICICI证券的咨询服务和客户服务。
ICICI证券公司的财务顾问帮助客户明确他们的投资目标，如退休、子女教育或购买房屋或企业。财务顾问还收集有关当前投资、储蓄、预期收入和支出的信息。
在过去，顾问们需要花费数小时的手工流程，使用电子表格软件根据客户的财务状况和风险偏好等心理测量因素来制定投资计划。ICICI证券希望通过使用更先进的计算技术，如蒙特卡罗模拟和优化，来加强他们的流程并采用一种新的方法。此外，他们希望构建一个投资平台，以自动化财务规划、资产负债匹配和投资组合评估任务。
该公司的顾问具有财务背景和技术知识，并正在寻找强大的框架来开发完整的解决方案。该团队希望在内部开发平台，以便他们能够快速变化。
ICICI证券使用MATLAB，Financial Toolbox™和优化工具箱™在内部开发其自动投资咨询平台。
在MATLAB中，以Mathur为首的投资顾问团队创建了各种脚本，帮助他们开发资本市场预期(CME)和资产负债匹配算法。
MATLAB脚本用于清除短期债务，长期债务，黄金和股票市场的时间序列数据。
利用MATLAB和Financial Toolbox，他们开发了算法来确定资产的长期相关性，并根据客户的档案信息确定一组具有最优资产位置的有效投资组合。
然后，他们开发了一个Matlab脚本，通过基于Monte Carlo仿真来创建资产分配策略和时间范围。该团队继续使用优化工具箱创建资产责任匹配算法。该算法使他们能够根据客户的具体情况开发定制的投资策略。
要使顾问能够独立使用这些算法，请使用Matlab Compiler™创建独立的可执行应用程序。这种方法有助于团队制度化新方法的使用来创造财务计划。
生成的计划作为向客户提供的报告，并在IcicidiRect.com上的Track＆Act™平台上提供，自动更新，以反映投资组合性能，当前现金流，以及对客户目标的进展。
三小时，手动计算过程大幅减少。“在过去，顾问需要三个小时或更长时间，以便根据风险概况手动执行资产配置，”Mathur说。“我们在Matlab中开发的自动化系统几乎可以立即产生更可靠的基于目标的资产配置。”
财务计划的准确性提高。“通过使用Matlab，我们已经能够在基于客户的目标的基础上显着提高金融计划中建议的资产分配策略的准确性，以及其剩余基金的建议分配”Mathur。“我们可以运行数百万次模拟来提供特定于客户局势的建议。”
可扩展的财务规划平台推出。“MATLAB支持ICICI证券基于匹配客户现金资产和未来现金流动，开发iciCi证券以了解定义最佳投资组合，”Mathur说。“同样重要，它使我们能够将这些算法部署为具有Matlab编译器的强大和可扩展的平台。”
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