用于金融机器学习的MATLAB
发现隐藏的模式，并利用财务和替代数据创建预测模型
宽客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，包括算法交易、资产配置、情绪分析、信用分析和欺诈检测。用MATLAB使机器学习变得容易:
- 单击应用培训和比较模型
- 自动hyperparameter调优和特征选择优化模型性能
- 能够使用相同的代码大规模处理大数据和集群
- 自动生成C/ c++或GPU代码用于嵌入式和高性能应用程序
- 所有流行的分类、回归和聚类算法用于监督学习和非监督学习
- 更快的执行比Python®和R在大多数统计和机器学习基准上
客户的选择
MathWorks命名为2019年5月Gartner数据科学同行洞察客户的选择和机器学习平台
机器学习应用在金融领域
资产配置
算法交易
风险管理
探索性数据分析
用更少的时间预处理数据。从金融时间序列到文本，MATLAB数据类型显著减少了数据预处理所需的时间。高级函数可以方便地同步不同的时间序列，用插值值替换异常值，过滤异常，将原始文本分割成单词，等等。快速地理解趋势和可视化数据识别与情节和现场编辑数据质量问题。
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应用机器学习
找到最好的机器学习模型。无论你是一个希望帮助你开始机器学习的初学者，还是一个希望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，基于标准度量标准比较模型，并导出有前景的模型以进行进一步分析和集成。如果写代码更符合你的风格,你可以使用hyperparameter优化,这是建在模型训练函数,找到最好的参数优化模型。
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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个基本产品，使您能够开发用于风险管理、投资管理、计量经济学、定价和估值、保险和算法交易的定量应下载188bet金宝搏用程序。
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用MATLAB建模财务风险
