奥拉姆CFSG为商品和衍生市场开发贸易管理系统

在过去，奥兰·欧洛姆（Olam CFSG）使用了昂贵且难以定制的第三方贸易管理系统，使其全部但不可能融入新的金融工具。为了解决这些缺点，奥兰·氟普尔格交易员和分析师根据微软开发了一个内部解决方案^®excel.^®电子表格。虽然使用电子表格添加新仪器更容易，但该公司很快就遇到了这种方法的障碍。首先，分析师花了太多时间从彭博进入电子表格中的市场数据。其次，涉及大量市场和贸易数据的计算，例如情景分析，风险（VAR）和反向击中的价值，耗时，经常导致软件崩溃。第三，Excel模型无法适应Monte Carlo模拟进行定价。

OLAM CFSG希望自动化检索数据，速度定价算法，并消除手动处理期间发生的错误。此外，他们想开发和部署可扩展的贸易管理系统，能够在三大洲可靠地为用户提供可靠服务的用户，以及每天处理市场数据以及数百万笔交易。

来自班加罗尔的四个Olam CFSG分析师使用MATLAB，加快公司的贸易分析和风险管理系统的发展。

分析师用Matlab和DataFeed Toolbox™写入从彭博导入来自Bloomberg的函数。

他们使用统计和机器学习工具箱™清除导入的数据，通过曲线配件找到缺失值。它们还使用统计和机器学习工具箱，以识别和可视化数据中数据的趋势，以及各种图形和图。

他们为各种乐器制定了定价模型，包括美国和欧洲屏障选择以及商品和外汇期货。它们以金融仪器工具箱™为基于Black-Scholes和Bjerksund-Stensland选项定价型号的本型号。

使用Financial Toolbox™，该团队开发出算法来评估债券和产量和分析期权估值和敏感性。

为了加快定价和估价计算，该团队使用并行计算工具箱™在多个处理器内核上并行执行它们。

分析师使用Database Toolbox™实现了交易管理系统三层架构的数据访问层。此图层提供对MySQL的访问权限^®用于存储从计算中的中间和最终结果的数据库。

最后，团队使用MATLAB Compiler™和MATLAB编译器SDK™来创建Java^®来自MATLAB算法的课程。它们将这些类作为一组jar文件部署为通过Java开发的自定义Web应用程序通过远程方法调用（RMI）访问的一组JAR文件。

贸易管理系统目前正在生产中，在印度，阿拉伯联合酋长国，新加坡，英国和美国的不同业务集中使用。

• 发展时间减少了两年。“由于多种定价型号，统计功能和Matlab中可用的统计功能，我们在大约一年内完成了贸易管理系统的开发，”Jegan说。“在更短的时间内，”显着的增量能力“也部署了更少的时间，例如对需要数百万个交易的投资组合的情景分析，以及对客户通信的Excel自动化报告。”
• 手动努力减少了80％;计算效率提高了80％。“由于使用MATLAB自动化从彭博（Bloomberg）指出，”我们将时间和人力要求减少80％，以便使用MATLAB自动检索和解析市场数据“。“此外，我们使用并行计算工具箱和数据库工具箱提高了80％以上的贸易处理的计算效率。闭幕业务在财政年度结束，这是我们交易团队的繁重进程，现在是微风，花了几个小时。“
• 可扩展的贸易管理平台在全球部署。“在MATLAB中发展我们的定价和估值算法的一个关键优势是，我们可以轻松地将它们部署为使用Matlab Compiler SDK作为JAR文件，”Jegan说。“使我们能够提供一个可扩展的企业级应用程序，其中包含在Matlab中写入的所有核心算法和用Java编写的演示层。”