Sanlam Multi-Manager International为定量风险分析开发仪表板

SMMI分析师已经发现了他们如何分配资产类别和资产管理公司的权重，随着时间的推移跟踪输入，以及共享分析结果的低效率。该团队此前依赖微软^®Excel^®用于分析任务的电子表格，但复杂的计算花费的时间太长，跟踪和维护多个电子表格是一种负担。SMMI最初考虑使用微软开发一个自定义解决方案^®Visual Basic^®但他们认为，对于他们需要执行的严格定量计算来说，它太慢了。

分析师们希望用一个能够加速分析、简化数据管理、集成风险输入建模、投资组合优化和数据可视化的应用程序来取代他们基于电子表格的解决方案。

SMMI分析师使用MATLAB构建和部署投资风险仪表板以及底层风险建模和优化组件。

在MATLAB中，团队对风险输入建模，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，根据引用的作业名称很容易访问。

他们使用MATLAB、金融工具箱™和优化工具箱™开发了算法，使用Black-Litterman框架在有效前沿生成优化的投资组合。Black-Litterman先验和后验收益的计算是基于存储的风险输入和投资策略师的市场观点。

为了计算风险指标，团队使用组件对象模型(COM)接口从MATLAB应用程序访问Sungard APT风险引擎。

与南非MathWorks分销商OPTI-NU金宝搏官方网站M Solutions合作，SMMI分析师使用MATLAB创建了一个图形界面，使他们能够可视化建议的投资组合权重，并将其与有效前沿以及当前和过去的投资组合进行比较。

该团队使用MATLAB编译器™创建了一个独立的Windows可执行文件。该版本的应用程序无需安装MATLAB即可使用，整个SMMI的分析师都在使用，包括首席投资官。