MATLAB用于定量融资和风险管理

导入数据,开发算法,调试代码,缩放处理能力等。

仅用MATLAB的几行代码®代码,您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,并将它们直接投入生产。

领先的机构使用MATLAB来确定利率,执行压力测试,管理数十亿美元的投资组合,并在不到一秒的时间内交易复杂的工具。

  • MATLAB快速:运行风险和投资组合分析原型高达120倍的速度比R,100 x比Excel/VBA更快,而且高达64倍比python快。
  • MATLAB自动生成文件模型审查和监管批准。
  • 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。
  • 它组可以部署IP保护模型直接到桌面和Web应用程序如Excel,Tableau,Java,C ++和Python。
  • Matlab包括一种从免费和付费来源导入历史和实时市场数据的界面,包括彭博,Refinitiv,Factset,Fred,推特.
  • MATLAB处理来自传统和替代数据源的大数据和流数据。

“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。”

SMMI的Mathew John和Jason Liddle

投资管理

  • 为投资组合经理建立和发展仪表盘,提供日内风险报告、估值和交易执行能力。
  • 使用预构建工具使用均值方差执行组合优化,意味着绝对偏差(MAD),条件值 - 风险(CVAR),以及黑色垃圾方法.
  • 用风险调整后的阿尔法值、跟踪误差、最大收益和夏普比率来衡量投资业绩。

风险管理

  • 在整个风险模型生命周期中自动化,增强和提供可执行报告。在短短三个月内通过模型验证,模型审查,实施和监管批准进行模型。
  • 为CCAR, DFAST, Basel III和Solvency II建立风险管理系统或压力测试基础设施。
  • 使用模型和函数来量化风险曝光(例如,市场,信用和运营风险),使用VAR和预期的缺口验证模型,并补充具有机器学习算法和文本分析的传统方法。

算法交易

  • 使用传统方法(如技术指标或计量经济模型)或更先进的机器学习算法开发交易策略。
  • 使用MATLAB代码实时执行交易策略。

财务预测与建模

  • 使用点 - 然后单击应用以适合经济学模型的时间序列数据(例如,ARMA,ARMA,ARIMA,GARCH,EGARCH,GJR)或机器学习算法。
  • 接口DSGE模型预测关键的经济变量。
  • 使用函数为利率建模和预测基于参数估计的尼尔森-西格尔或Svensson模型。

衍生品定价

  • 在MATLAB中使用蒙特卡罗模拟计算奇异选项的价格和希腊变量比在Visual Basic、R和Python中运行它们要快得多。
  • 选择多种定价方法(例如:封闭式方程、二叉树、三叉树和随机波动率模型)来定价期权。这些期权包括欧洲期权、美国期权、亚洲期权、障碍期权、上限、下限、互换和多重基础资产衍生品。
  • 运行Compute-Instry应用程序并行或部署到GPU。
  • 与numerix的接口。

保险和精算学

  • 分析大型数据集,创建自定义精算模型,并使用并行化轻松加速模拟。
  • 使用MATLAB构建定制风险模型作为偿付能力II的平台.
  • 价格各种保险产品,如可变年金,保证最低福利选项,下载188bet金宝搏术语保证和捐赠政策。