MATLAB用于金融机器学习
发现隐藏的模式,并使用财务和替代数据创建预测模型
Quantant和金融数据科学家使用Matlab®开发和部署金融领域的各种机器学习应用程序,包括算法交易、资产配置、情绪分析、信用分析和欺诈检测。MATLAB使机器学习容易与:
- 单击应用培训和比较模型
- 自动覆盖物调谐和特征选择优化模型性能
- 能够使用相同的代码缩放处理到大数据和集群
- 自动生成C/ c++或GPU代码用于嵌入式和高性能应用
- 都很受欢迎分类、回归和聚类算法对于有监督和无监督的学习
- 更快的执行比Python®在大多数统计和机器学习基准测试中得分为R
客户的选择
MathWorks于2019年5月被Gartner Peer Insights评为数据科学和机器学习平台的客户选择
机器学习在金融中的应用
资产分配
算法交易
风险管理
探索性数据分析
减少数据预处理的时间.从金融时间序列到文本,Matlab数据类型明显减少了预处理数据所需的时间。高级功能使其易于同步不同时间序列,替换具有内插值的异常值,过滤异常,将原始文本拆分为单词,更多。快速可视化您的数据以了解趋势,并识别包含图表和实时编辑器的数据质量问题。
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应用机器学习
找到最好的机器学习模型.无论你是一个寻求机器学习帮助的初学者,还是一个寻求评估许多不同类型模型的专家,分类和回归应用程序都能提供快速的结果。从各种最流行的分类和回归算法中进行选择,基于标准度量比较模型,并导出有前景的模型以进行进一步的分析和集成。如果编写代码更符合您的风格,那么您可以使用超参数优化(构建在模型训练函数中)来找到优化模型的最佳参数。
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多平台部署
在任何地方部署机器学习模型,包括C/ c++代码,CUDA®代码,企业IT系统,或者云。当性能很重要时,您可以从MATLAB代码生成独立的C代码,以创建具有高性能预测速度和较小内存占用的可部署模型。您还可以将机器学习模型部署到MATLAB Production Server™,以便与web、数据库和企业应用程序集成。
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计算金融套件
Matlab计算金融套件是一组12个必备产品,使您能够为风险管理,投资管理,经济学,定价和估值,保险和算法交易开发定量应用。下载188bet金宝搏